Tendencias Globales en Sistemas de Alerta Temprana y Gestión del Riesgo de Desastre: Un Análisis Bibliométrico de la Literatura en Scopus
Resumen
Este estudio presenta un análisis bibliométrico enfocado en la producción científica sobre los Sistemas de Alerta Temprana (SAT) y la Gestión del Riesgo de Desastre (GRD). El objetivo es mapear la evolución de la investigación, la colaboración institucional y las tendencias temáticas que definen el campo, dada la creciente necesidad global de fortalecer la resiliencia ante eventos extremos. Se utilizó la base de datos Scopus y la siguiente ecuación de búsqueda: ("early warning system" OR GIS) AND "risk management”. Se recuperaron un total 174 publicaciones entre los años 1999-2025. Los datos fueron procesados y visualizados mediante el software VOSviewer para identificar patrones clave. La estructura conceptual de este análisis se basa en el marco aceptado de los cuatro componentes de los SAT: conocimiento del riesgo, monitoreo, comunicación de alerta y capacidad de respuesta. Los resultados revelan un crecimiento de la producción académica en la última década, con un notable enfoque en el componente de Monitoreo y Pronóstico. El análisis de co-palabras clave muestra una fuerte interconexión entre la vulnerabilidad, la resiliencia y el uso creciente de los GIS como herramienta metodológica predominante para la evaluación de amenazas y la planificación de la mitigación. En conclusión, este análisis proporciona un mapa estructurado del conocimiento global en la intersección de SAT y GRD, identificando las brechas geográficas y temáticas que requieren mayor atención para mejorar la eficacia de los sistemas de alerta y facilitar el avance hacia los objetivos de desarrollo sostenible.
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Citas
Abeysinghe, S., & Leppold, C. (2023). Ethical research practice in health and disasters. International Journal of Disaster Risk Reduction, 92, 103728. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103728
Aktas Potur, E., Aktas, A., & Kabak, M. (2025). A Bibliometric Analysis of Multi-Criteria Decision-Making Techniques in Disaster Management and Transportation in Emergencies: Towards Sustainable Solutions. Sustainability, 17(6), 2644. https://doi.org/10.3390/su17062644
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Basher, R. (2006). Global early warning systems for natural hazards: Systematic and people-centred. Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences, 364, 2167–2182. https://doi.org/10.1098/rsta.2006.1819
Calvo-Solano, O., & Quesada-Román, A. (2024). Worldwide Research Trends and Networks on Flood Early Warning Systems. GeoHazards, 5(3), 582–595. https://doi.org/10.3390/geohazards5030030
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Lavell, A. (2000). Desastres y desarrollo: Hacia un entendimiento de las formas de construcción social de un desastre: el caso del huracán Mitch en Centroamérica. https://www.semanticscholar.org/paper/Desastres-y-desarrollo%3A-hacia-un-entendimiento-de-Lavell/d54c8e963b5f28d5aa5a9b2471f4325d42ee692b
Mahenge, F. Y., & Mkwela, H. S. (2026). Bibliometric analysis of community based disaster risk management research: Trends, intellectual structure, and global collaboration patterns (2005 to 2025). African Journal of Social Issues, 9(1), 382–405. https://doi.org/10.4314/ajosi.v9i1.22
McAllister, J. T., Lennertz, L., & Atencio Mojica, Z. (2022). Mapping A Discipline: A Guide to Using VOSviewer for Bibliometric and Visual Analysis. Science & Technology Libraries, 41(3), 319–348. https://doi.org/10.1080/0194262X.2021.1991547
Moral-Munoz, J., Herrera-Viedma, E., Espejo, A., & Cobo, M. (2020). Software tools for conducting bibliometric analysis in science: An up-to-date review. El Profesional de la Información, 29. https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.03
Ramón-Valencia, J. A., Palacios-González, J. R., Santos-Granados, G. R., & Ramón-Valencia, J. D. (2019). Early warning system on extreme weather events for disaster risk reduction. Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, (92), 96–104. https://www.redalyc.org/journal/430/43060759009/
Schmidt, A., Dabas, M., & Sarris, A. (2020). Dreaming of Perfect Data: Characterizing Noise in Archaeo-Geophysical Measurements. Geosciences, 10(10), 382. https://doi.org/10.3390/geosciences10100382
Sufri, S., Dwirahmadi, F., Phung, D., & Rutherford, S. (2020). A systematic review of Community Engagement (CE) in Disaster Early Warning Systems (EWSs). Progress in Disaster Science, 5, 100058. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2019.100058
UNDRR. (2015, junio 29). Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030 | UNDRR. https://www.undrr.org/publication/sendai-framework-disaster-risk-reduction-2015-2030
Zupic, I., & Čater, T. (2015). Bibliometric Methods in Management and Organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429–472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629
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