The semantic taxonomy of vulnerability: a bibliometric study using natural language processing

Abstract

La vulnerabilidad es un concepto central, pero de significado disperso, en las ciencias humanas y sociales. El artículo propone una cartografía reproducible de sus usos en la literatura científica mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Analiza 12.450 artículos en inglés localizados en Scopus y combina extracción de palabras clave, reducción de dimensiones y agrupación jerárquica. En una de las configuraciones examinadas identifica siete grupos temáticos, entre ellos salud y psicopatología, derechos y violencia, clima y medios de vida rurales, desastres naturales, seguridad e infraestructuras, pobreza, y pandemia y migración. El análisis temporal muestra un fuerte crecimiento de los trabajos sobre vulnerabilidad climática y desastres desde 2000, mientras disminuye el peso relativo de la perspectiva psicopatológica. El estudio ofrece una herramienta para examinar cómo se organiza y transforma este concepto entre disciplinas.Vulnerability is a central yet conceptually diffuse term across the human and social sciences. This article provides a reproducible map of its uses in scholarly literature through a natural language processing pipeline. It examines 12,450 English-language articles identified in Scopus, combining keyword extraction, dimensionality reduction, and hierarchical clustering. One of the examined configurations yields seven thematic clusters covering psychopathology; health, rights, and violence; climate and rural livelihoods; floods and natural disasters; security and infrastructure; economic poverty; and pandemic and migration. A historical analysis shows that research on climate- and disaster-related vulnerability has expanded sharply since 2000, while psychopathology-oriented work has declined in relative prominence. The study offers a methodologically transparent tool for examining how this contested concept is organized across disciplines and how its scholarly uses change over time.