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@@ -288,73 +288,41 @@ def store_semantic_result(username, text, analysis_result):
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 def store_discourse_analysis_result(username, text1, text2, analysis_result):
+    if analysis_collection is None:
+        print("La conexión a MongoDB no está inicializada")
+        return False
+    
     try:
-        # Primero, guardamos la información básica y los conceptos clave
-        base_document = {
-            'username': username,
-            'timestamp': datetime.utcnow(),
-            'text1': text1,
-            'text2': text2,
-            'analysis_type': 'discourse'
-        }
-        
-        result = analysis_collection.insert_one(base_document)
-        document_id = result.inserted_id
-        logger.info(f"Documento base guardado con ID: {document_id}")
-
-        # Guardar los conceptos clave
-        key_concepts1 = [(concept, float(frequency)) for concept, frequency in analysis_result['key_concepts1']]
-        key_concepts2 = [(concept, float(frequency)) for concept, frequency in analysis_result['key_concepts2']]
-        
-        analysis_collection.update_one(
-            {'_id': document_id},
-            {'$set': {'key_concepts1': key_concepts1, 'key_concepts2': key_concepts2}}
-        )
-        logger.info("Conceptos clave guardados exitosamente")
-
-        # Guardar el primer grafo
+        # Convertir los grafos individuales a imágenes base64
         buf1 = io.BytesIO()
         analysis_result['graph1'].savefig(buf1, format='png')
         buf1.seek(0)
         img_str1 = base64.b64encode(buf1.getvalue()).decode('utf-8')
-        
-        analysis_collection.update_one(
-            {'_id': document_id},
-            {'$set': {'graph1': img_str1}}
-        )
-        logger.info("Grafo 1 guardado exitosamente")
 
-        # Guardar el segundo grafo
         buf2 = io.BytesIO()
         analysis_result['graph2'].savefig(buf2, format='png')
         buf2.seek(0)
         img_str2 = base64.b64encode(buf2.getvalue()).decode('utf-8')
-        
-        analysis_collection.update_one(
-            {'_id': document_id},
-            {'$set': {'graph2': img_str2}}
-        )
-        logger.info("Grafo 2 guardado exitosamente")
-
-        # Guardar el diagrama de Sankey
-        buf_sankey = io.BytesIO()
-        analysis_result['sankey_diagram'].write_image(buf_sankey, format='png')
-        buf_sankey.seek(0)
-        img_str_sankey = base64.b64encode(buf_sankey.getvalue()).decode('utf-8')
-        
-        analysis_collection.update_one(
-            {'_id': document_id},
-            {'$set': {'sankey_diagram': img_str_sankey}}
-        )
-        logger.info("Diagrama Sankey guardado exitosamente")
 
-        logger.info(f"Análisis discursivo completo guardado con ID: {document_id} para el usuario: {username}")
-        return True
+        # Crear el documento para guardar
+        analysis_document = {
+            'username': username,
+            'timestamp': datetime.utcnow(),
+            'text1': text1,
+            'text2': text2,
+            'graph1': img_str1,
+            'graph2': img_str2,
+            'analysis_type': 'discourse'
+        }
 
+        # Insertar el documento en la base de datos
+        result = analysis_collection.insert_one(analysis_document)
+        print(f"Análisis discursivo guardado con ID: {result.inserted_id} para el usuario: {username}")
+        return True
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error al guardar el análisis discursivo para el usuario {username}: {str(e)}")
-        logger.error(f"Tipo de excepción: {type(e).__name__}")
-        logger.error(f"Detalles de la excepción: {e.args}")
+        print(f"Error al guardar el análisis discursivo para el usuario {username}: {str(e)}")
+        print(f"Tipo de excepción: {type(e).__name__}")
+        print(f"Detalles de la excepción: {e.args}")
         return False
 
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