Analisi bibliometrica dei progressi della ricerca sulla sicurezza dei tunnel basata su CiteSpace

Sommario

Questo studio presenta un'analisi bibliometrica della ricerca sulla sicurezza dei tunnel, utilizzando dati Web of Science e lo strumento CiteSpace per identificare tendenze di pubblicazione, collaborazione e punti caldi di ricerca. L'analisi rivela un focus sulla sicurezza antincendio e stradale, orientandosi verso una gestione intelligente e una resilienza multi-pericolo, con collaborazioni frammentate.

Abstract

A causa della complessità sempre crescente degli spazi dei tunnel e della diversificazione dei rischi associati, è essenziale una comprensione completa della ricerca sulla sicurezza dei tunnel. Questo studio utilizza CiteSpace per condurre un'analisi bibliometrica delle pubblicazioni sulla sicurezza nei tunnel nella Web of Science Core Collection. I risultati mostrano che il numero di pubblicazioni è aumentato costantemente, con un notevole aumento dopo il 2017. La Central South University è il principale contributore, e Tunneling and Underground Space Technology si distingue come una rivista importante. La ricerca è altamente interdisciplinare, comprendendo ingegneria sotterranea, ingegneria della sicurezza antincendio e discipline correlate, anche se le reti di collaborazione tra autori e istituzioni rimangono frammentate, riflettendo sinergie limitate. L'analisi delle parole chiave mostra che i punti di interesse della ricerca si concentrano sulla sicurezza antincendio nei tunnel e sull'analisi degli incidenti stradali, con una transizione dalla teoria fondamentale e dalla valutazione del rischio verso una gestione intelligente e orientata al sistema. Il settore si sta spostando dall'analisi statica tradizionale all'analisi dinamica della sicurezza operativa, alla valutazione del rischio accoppiato multi-rischio e alla valutazione della resilienza dei sistemi. Tuttavia, restano sfide nell'integrare le tecnologie digitali e la collaborazione transdisciplinare. A differenza delle revisioni narrative tradizionali che spesso si basano su valutazioni frammentate o statiche, questo studio fornisce un quadro bibliometrico riproducibile per mappare dinamicamente l'evoluzione della ricerca sulla sicurezza dei tunnel. Offre intuizioni strutturate metodologicamente per identificare tendenze emergenti e guidare future indagini interdisciplinari.

Introduzione

Come componente fondamentale delle moderne reti di trasporto e infrastrutturali, i tunnel sono aumentati continuamente in scala e complessità a livello mondiale. Tuttavia, l'ambiente unico e confinato all'interno dei tunnel presenta significative sfide di sicurezza, tra cui crepe^{strutturali 1}, rischi^{di incendio 2}, pericoli di^{traffico 3}, preoccupazioni di sicurezza^{operativa 4} e questioni relative al monitoraggio della sicurezza durante tutto il ciclo^{di vita 5}. I dati storici mostrano costantemente che gli incidenti all'interno dei tunnel, specialmente gli incendi, causano frequentemente gravi vittime e danni materiali⁶. Questi incidenti non solo danneggiano i veicoli e la struttura stessa del tunnel, ma rivelano anche le carenze delle strategie di risposta alla sicurezza^{esistenti 7}. Pertanto, una ricerca approfondita sulla sicurezza dei tunnel non è solo fondamentale per garantire il funzionamento stabili e a lungo termine delle infrastrutture, ma è anche necessaria per salvaguardare la sicurezza pubblica, ottimizzare i sistemi di gestione delle^{emergenze 8}, promuovere lo sviluppo sostenibile^e migliorare il benessere sociale.

Le prime ricerche sulla sicurezza dei tunnel risalgono agli anni '90. Gli argomenti di ricerca si sono concentrati principalmente su questioni fondamentali come l'accumulo di gas infiammabili e l'evacuazione del personale nei tunnel. Successivamente, il campo ha registrato notevoli progressi, con numerosi studiosi che conducevano ricerche estese e preziose. L'ambito della ricerca si è gradualmente ampliato includendo temi come i meccanismi di incidente nelle gallerie, la progettazione del sistema di protezione antincendio, il controllo della sicurezza in costruzione e l'ottimizzazione della progettazione strutturale. Dall'inizio del^{XXI secolo,} in particolare negli ultimi due decenni, con il rapido progresso della digitalizzazione e delle tecnologie intelligenti, l'ambito della ricerca si è ulteriormente evoluto verso aree di frontiera come il monitoraggio della stabilità^{strutturale 10,11}, la previsione del rischio di incidenti, i sistemi di illuminazione a tunnel, il comportamento del conducente e i sistemi di interazione informativa per il conducente. Le ricerche esistenti sulla sicurezza nei tunnel possono essere ampiamente suddivise in tre aspetti principali.

Innanzitutto, alcuni studi si concentrano sui meccanismi di trasmissione delle catene di disastri incendiari in condizioni di accoppiamento^{multifattoriale 12}. Questi studi impiegavano metodi come l'analisi statistica degli^{incidenti 13}, studi retrospettivi basati sui casi e la valutazione probabilistica del rischio (PRA) per indagare la causa dell'incidente, la valutazione^{del rischio 14}, i meccanismi evolutivi dell'incendio, la simulazione^{di evacuazione 15} e il monitoraggio della sicurezza strutturale. In secondo luogo, numerosi studi si concentrano sul potenziamento delle capacità proattive di prevenzione e controllo in ambienti dinamici. Molti studiosi hanno utilizzato simulazioni di fluidodinamica computazionale (CFD^{) 16}, modellazione integrata BIM-GIS e tecnologie di rete di sensori multi-sorgente per analizzare la propagazione del fumo di fuoco, l'attenuazione della visibilità, l'ottimizzazione del percorso di evacuazione dinamica e il monitoraggio della salute e l'allerta precoce durante l'operazione del tunnel¹⁷. Questi studi hanno ulteriormente ottimizzato la ventilazione a tunnel e i sistemi di scarico del^{fumo 18}, migliorato le configurazioni di illuminazione^{intelligente 19} e avanzato nell'esplorazione della modellazione del comportamento umano e della gestione digitale a circuito chiuso guidato da due due schermi. In terzo luogo, alcuni studi si concentrano principalmente sull'applicazione di tecnologie avanzate e sulla ricerca dello sviluppo sostenibile di tunnel. Alcuni studiosi hanno utilizzato tecnologie digitali e intelligenti come la Realtà Virtuale (VR)²⁰e la Building Information Modeling (BIM)²¹per la detonazione di tunnel²², il rilevamento sotterraneo dei vuoti e il supporto allo scavo. Questi studi esplorano anche lo sviluppo coordinato di fattori ambientali, sociali ed economici durante i processi di ingegneria delle gallerie, con particolare attenzione alla^{sostenibilità 23}. Inoltre, alcuni studiosi hanno applicato metodi bibliometrici per esaminare ricerche sull'insediamento del suolo nel^{tunneling 24}, condurre analisi visive dell'ispezione^{infrastrutturale 25} ed esaminare la relazione tra illuminazione dei tunnel e sviluppo a basse emissioni^{di carbonio 26}.

La sicurezza nei tunnel si è evoluta in un campo di ricerca completo e^{interdisciplinare 6,26}. Tuttavia, gli studi sistematici e integrati sono ancora carenti, e l'evoluzione della struttura della conoscenza e l'identificazione delle tendenze emergenti in questo campo sono ancora insufficientemente chiare, rendendo difficile determinare le future direzioni della ricerca. Le revisioni narrative sono preziose per interpretare i meccanismi, confrontare le pratiche ingegneristiche e sintetizzare conoscenze esperte. Tuttavia, sono spesso limitati dalla soggettività della selezione della letteratura e dalla difficoltà nel tracciare quantitativamente l'evoluzione temporale di grandi campi di ricerca. L'analisi bibliometrica integra la revisione narrativa fornendo criteri di recupero trasparenti, procedure di elaborazione dei dati ripetibili e indicatori quantitativi di collaborazione, centralità, clustering e evoluzione a raffica. In questo studio, CiteSpace è stato utilizzato non come sostituto dell'interpretazione esperta, ma come strumento di visualizzazione e mappatura quantitativa per identificare la struttura intellettuale e i temi emergenti della ricerca sulla sicurezza dei tunnel. L'ambito di questo studio era limitato alla sicurezza nei tunnel. Questo ambito includeva sicurezza antincendio, controllo del fumo, evacuazione, sicurezza stradale, comportamento del conducente, illuminazione dei tunnel, ventilazione, controllo ambientale, monitoraggio, gestione delle emergenze, valutazione dei rischi e resilienza del sistema durante il funzionamento del tunnel. Gli studi principalmente riguardanti la sicurezza negli scavi dei tunnel, la previsione della costruzione dei tunnel a scudo, le esplosioni, l'assestamento del terreno, il supporto alla costruzione e la diagnosi delle crepe nel rivestimento sono stati esclusi, a meno che non affrontassero esplicitamente i risultati di sicurezza operativa. Queste esclusioni sono state applicate perché il rischio geotecnico in fase di costruzione e la gestione della sicurezza in fase operativa differiscono sostanzialmente nei meccanismi, nelle fonti di dati, negli indicatori di valutazione e negli interventi^{ingegneristici 27,28}.

Per chiarire sistematicamente le caratteristiche e le tendenze della ricerca nel campo della sicurezza dei tunnel, questo studio conduce un'analisi bibliometrica utilizzando lo strumento di visualizzazione CiteSpace basata sui dati della Web of Science Core Collection (WoSCC), escludendo le pubblicazioni in lingua cinese e vari materiali di ricerca informali. L'analisi copre le caratteristiche dei risultati delle pubblicazioni, le principali riviste, le reti di collaborazione tra autori e istituzioni principali, la distribuzione e il clustering delle parole chiave di ricerca nel tempo, e le nuove direzioni di^{frontiera 28}. A differenza degli approcci di revisione convenzionali, questo studio stabilisce un protocollo bibliometrico quantitativo, riproducibile e basato sulla visualizzazione. Integra metriche multidimensionali, come il rilevamento delle parole chiave burst, il clustering delle timeline e l'analisi della centralità della co-occorrenza. Utilizzando queste metriche, lo studio costruisce un quadro di conoscenza completo e dinamico che chiarisce sistematicamente la struttura intellettuale e l'evoluzione tematica del campo. Questo studio ha due obiettivi analitici principali. Il primo obiettivo è costruire un quadro di conoscenza completo e dinamico utilizzando lo strumento di visualizzazione CiteSpace, superando così la natura frammentata e statica delle valutazioni tradizionali tramite revisione. Il secondo è indagare se la ricerca sulla sicurezza dei tunnel abbia subito transizioni di fase identificabili, in particolare un passaggio dalle teorie fondamentali convenzionali e dall'analisi statica del rischio verso un sistema di gestione dinamica della sicurezza accoppiato a più pericoli.

Protocollo

Questo studio ha condotto un'analisi bibliometrica sistematica per identificare e visualizzare le tendenze di ricerca nel campo della sicurezza dei tunnel dal 1992 al 2026.

Ricerca della letteratura e raccolta dei dati
Accedi al database Web of Science Core Collection (WoSCC). La strategia di ricerca è stata eseguita utilizzando la seguente query specifica per argomento: TS = [("tunnel" e "tunnel safety")]. Dopo aver inserito la richiesta, si cliccava sul pulsante "Cerca" per eseguire la ricerca nella letteratura. I risultati sono stati filtrati selezionando "Articoli", "Articoli di Revisione" e "Pubblicazioni in Accesso Anticipato" come tipi di documento. Sono stati raccolti in totale 15.861 articoli e articoli di revisione pubblicati tra il 1992 e il 2026. Questo studio si concentra su aree fondamentali come la sicurezza antincendio nei tunnel, la sicurezza stradale, la sicurezza del traffico e l'evacuazione del personale, con l'obiettivo di rivedere i progressi della ricerca e i punti caldi nella sicurezza complessiva dei tunnel. Pertanto, sono state escluse pubblicazioni relative alla sicurezza degli scavi nei tunnel, alla previsione della sicurezza dei tunnel a scudo e alla valutazione della sicurezza delle crepe nel rivestimento dei tunnel. Dopo questo processo di selezione, sono stati conservati 428 articoli per ulteriori analisi. Nella sezione "Registra contenuti" è stato selezionato "Record completo e riferimenti citati" e il dataset filtrato è stato esportato come file "Testo semplice". Ogni record è stato verificato per contenere informazioni complete di citazione e coautorialità. Il processo dettagliato di screening è presentato in uno schema di flusso (Figura 1).

Preprocessing dei dati
Il dataset in testo semplice esportato da WoSCC è stato importato in un foglio di calcolo utilizzando il Data | Dalla funzione Testo/CSV . I caratteri tab e spaziatore venivano selezionati come delimitatori per separare il testo in colonne. Il foglio di calcolo risultante veniva utilizzato per filtrare, ordinare e riassumere i record per analisi successive. I record sono stati aggregati per anno di pubblicazione per calcolare il conteggio annuale e cumulativo delle pubblicazioni. La colonna Journal (SO) è stata filtrata per trattenere solo le riviste con tre o più articoli. Le istituzioni sono state ordinate per frequenza e centralità per identificare le prime 10 istituzioni, e le parole chiave sono state ordinate per frequenza e centralità per identificare le prime 20 parole chiave. I cluster di parole chiave sono stati ordinati per dimensione e i sei cluster più grandi sono stati mantenuti. Criteri e procedure dettagliati per ciascuna operazione sono stati descritti nelle relative sottosezioni analitiche.

Per l'analisi dell'evoluzione numerica della letteratura pubblicata, la colonna Anno di Pubblicazione (PY) veniva filtrata nel software del foglio di calcolo e i valori convertiti in formato numerico. I record venivano poi aggregati per anno di pubblicazione per calcolare sia il conteggio annuale che cumulativo. Un grafico delle tendenze della pubblicazione è stato generato costruendo un grafico a barre per la produzione annuale e sovrapponendo un grafico a linee per il totale cumulativo (Figura 2). Per l'analisi dei modelli di distribuzione delle riviste di pubblicazione, la colonna Journal (SO) veniva isolata e veniva calcolato il numero di record per ciascuna rivista. La frequenza di pubblicazione per ogni rivista è stata calcolata tra il 1992 e il 2026 raggruppando i record in base al titolo della rivista e ordinando i risultati in ordine decrescente. Le riviste con tre o più articoli sono state mantenute, risultando in 28 riviste, e i risultati sono stati presentati in una tabella riassuntiva (Tabella 1).

Analisi della collaborazione degli autori
Il dataset in testo semplice di WoSCC è stato importato e configurato in CiteSpace utilizzando il Data | Importazione | Web of Science e le directory di input e output venivano specificate come appropriato. Dopo una revisione approfondita della letteratura recuperata, le pubblicazioni dal 1992 al 2004 hanno trovato una proporzione relativamente piccola del dataset. Ancora più importante, i contenuti e i temi di ricerca di queste pubblicazioni erano dispersi e mostravano scarsa rilevanza per la sicurezza nei tunnel. Incorporare questi articoli nell'analisi bibliometrica avrebbe introdotto un'eccessiva ridondanza e oscurato l'identificazione dei punti caldi della ricerca e delle tendenze in evoluzione. Inoltre, la letteratura recuperata a marzo 2026 non ha potuto rappresentare completamente la produzione annuale di pubblicazioni per il 2026. Di conseguenza, l'analisi di CiteSpace è stata limitata alla letteratura pubblicata tra il 2005 e il 2025. L'arco temporale è stato stabilito dal 2005 al 2025 in base alla rilevanza della pubblicazione, utilizzando il time slicing annuale con una slicenza di 1 anno.

CiteSpace era configurato con l'autore come tipo di nodo. Il criterio di selezione è stato impostato all'indice g (k = 15). Le fonti dei termini erano impostate su Titolo, Abstract, Parole chiave dell'autore (DE) e Keyword Plus (ID). Nel menu Pruning, sono state selezionate sia le opzioni di rete unite sia Pathfinder che Pluming per semplificare la struttura della rete. L'analisi è stata eseguita cliccando su Vai per produrre la visualizzazione della rete di collaborazione con autori. Le dimensioni dei caratteri e gli schemi di colori sono stati regolati per migliorare la leggibilità (Figura 3).

Collaborazione istituzionale e analisi delle 10 migliori istituzioni
Il tipo di nodo era impostato come istituzione in CiteSpace. Il criterio di selezione era impostato all'indice g (k = 25). Le fonti dei termini erano impostate su Titolo, Abstract, Parole chiave dell'autore (DE) e Keyword Plus (ID). Nel menu Pruning, sono state selezionate le opzioni di rete unite Pathfinder e Pluming per ridurre la complessità di rete.

L'analisi è stata eseguita premendo Go per generare la mappa della collaborazione istituzionale. La tipografia e le impostazioni dei colori sono state regolate per migliorare l'interpretabilità (Figura 4). I dati sulla collaborazione istituzionale sono stati salvati utilizzando Output | Riepilogo della rete come HTML, CSV, RIS | Salva come CSV. Il file CSV veniva quindi aperto in Microsoft Excel. Le colonne "Freq", "Centrality" e "Label" furono combinate, e un ordinamento discendente fu applicato usando Sort & Filter | Scendendo. Le prime 10 istituzioni sono state raccolte e assemblate in una tabella finale (Tabella 2).

Co-incidenza delle parole chiave e analisi delle prime 20 parole chiave
In CiteSpace, il tipo di nodo era impostato come parola chiave. L'indice g era impostato su k = 17. Le fonti dei termini erano impostate su Titolo, Abstract, Parole chiave dell'autore (DE) e Keyword Plus (ID). Nel menu Pruning, le opzioni di rete unite sono state selezionate per ridurre la rete in Pathfinder e Pruning. L'analisi è stata avviata cliccando su Go per ottenere la mappa delle co-occorrenze delle parole chiave. Gli attributi di font e colore sono stati modificati per migliorare la leggibilità visiva (Figura 5). Il dataset di co-occurrence per parole chiave è stato esportato tramite Output | Riepilogo della rete come HTML, CSV, RIS | Salva come CSV. Il file CSV è stato aperto in Microsoft Excel. Le colonne "Freq", "Centrality" e "Label" furono combinate, e un ordinamento discendente fu eseguito usando Sort & Filter | Scendendo. Le prime 20 parole chiave sono state identificate e organizzate in una tabella finale (Tabella 3).

Analisi dei cluster di parole chiave e dei principali 6 cluster
La categoria nodo era impostata come parola chiave in CiteSpace. L'indice g era impostato su k = 17. Le fonti dei termini erano impostate su Titolo, Abstract, Parole chiave dell'autore (DE) e Keyword Plus (ID). Nel menu Pruning, sono state selezionate le opzioni di rete unite per perfezionare la rete Pathfinder e Pruning. L'analisi del clustering delle parole chiave è stata effettuata cliccando su Go. Le etichette dei cluster sono state estratte utilizzando l'algoritmo log-verosimiglianza (LLR). Solo i cluster con un punteggio silhouette superiore a 0,7 sono stati mantenuti. La mappa di clustering è stata generata utilizzando Cluster Label Optimization | K: Le parole chiave e le impostazioni di visualizzazione sono state regolate per una leggibilità ottimale (Figura 6). I dettagli dei cluster sono stati estratti tramite Clusters | Visualizza i contenuti del cluster e organizzati in un foglio di lavoro Microsoft Excel. La tabella dei dati fu aperta e la colonna "Dimensione" fu selezionata e ordinata usando Ordina & Filtra > Discendente. I risultati sono stati raccolti nella tabella finale di clustering delle parole chiave (Tabella 4).

Analisi del cluster di cronologia delle parole chiave
Il tipo di nodo veniva mantenuto come parola chiave in CiteSpace. L'indice g era impostato su k = 17. Le fonti dei termini erano impostate su Titolo, Abstract, Parole chiave dell'autore (DE) e Keyword Plus (ID). Nel menu Pruning, sono state selezionate le opzioni di rete unite per potare la rete Pathfinder e Pruning. L'analisi del clustering delle parole chiave veniva eseguita cliccando su Go. Le etichette dei cluster sono state estratte utilizzando lo stesso algoritmo LLR e la soglia di punteggio silhouette (> 0,7). È stata selezionata la Vista Timeline per generare la mappa di clustering delle timeline delle parole chiave. Le impostazioni di font e colore sono state regolate per migliorare la leggibilità (Figura 7).

Analisi del bursting delle parole chiave
Il tipo di nodo veniva mantenuto come parola chiave in CiteSpace. L'indice g era impostato su k = 17. Le fonti dei termini erano impostate su Titolo, Abstract, Parole chiave dell'autore (DE) e Keyword Plus (ID). Nel menu Potatura, le opzioni di rete unite Pathfinder e Potatura sono state selezionate per la potatura della rete. L'analisi delle parole chiave veniva eseguita cliccando su Go. È stata selezionata l'opzione Burstness , il parametro γ impostato a 0,5 e la durata minima del burst è stata impostata a 2 anni per eseguire l'analisi di rilevamento del burst per parole chiave. I dati sono stati aggiornati per generare la lista delle 25 parole chiave principali con i più forti burst di citazione (Figura 8).

Risultati

Produzione editoriale e tendenze di crescita
La ricerca iniziale ha recuperato 15.861 articoli e recensioni relativi alla sicurezza nei tunnel pubblicati tra il 1992 e il 2026 dalla Web of Science Core Collection (al 26 marzo 2026). Dopo aver escluso manualmente pubblicazioni non correlate al focus di ricerca (ad esempio, studi sulla sicurezza negli scavi dei tunnel, la previsione della sicurezza dei tunnel e la valutazione della sicurezza delle crepe nel rivestimento dei tunnel), sono stati mantenuti 428 articoli e revisioni focalizzati sulla sicurezza dei tunnel per analisi bibliometrica. Questo dataset raffinato ha garantito un'analisi mirata della letteratura nel campo della sicurezza nei tunnel.

Il numero annuale di pubblicazioni e la sua tendenza evolutiva possono indicare la rilevanza e l'attività all'interno di un campo^{di ricerca 29}. Microsoft Excel è stato utilizzato per compilare statistiche sul numero annuale e cumulativo di pubblicazioni sulla sicurezza nei tunnel dal 1992 al 2026 (Figura 2). I risultati mostrano che, dal 1992, la ricerca sulla sicurezza dei tunnel è stata pubblicata a livello internazionale. Nel complesso, la ricerca sulla sicurezza dei tunnel può essere suddivisa in tre fasi differenti: la fase di germogliamento (1992–2004), la fase di sviluppo lento (2005–2016) e la fase di sviluppo rapido (2017–2026). Le proporzioni della letteratura pubblicata in queste tre fasi sono rispettivamente 5,607%, 19,626% e 74,766%. Dal 1992 al 2004, la letteratura pubblicata è stata estremamente scarsa, con un totale di 24 pubblicazioni in 13 anni. In questa fase, la letteratura discusse brevemente la teoria della sicurezza stradale nei tunnel e la sicurezza antincendio, indicando che gli studiosi stavano appena iniziando a prestare attenzione alla sicurezza nei tunnel. Tra il 2005 e il 2016, il numero di pubblicazioni è aumentato gradualmente, con un totale di 84 articoli in 12 anni. In questa fase, gli argomenti degli articoli si sono gradualmente ampliati, come la sicurezza nei tunnel, l'analisi del rischio, gli incendi nei tunnel e il consumo energetico nei tunnel. Tra il 2017 e il 2026, sono stati pubblicati 320 articoli in 10 anni e l'ambito della ricerca si è notevolmente ampliato, includendo simulazione, fluidodinamica computazionale (CFD), valutazione del rischio, comportamento di evacuazione umana, ventilazione intelligente e incidenti stradali. Soprattutto negli ultimi anni, con il rapido sviluppo dei computer, dell'Internet delle Cose (IoT) e della robotica, i ricercatori hanno applicato sempre più la tecnologia IoT e robotica nella risposta ai disastri, nel monitoraggio in tempo reale e nell'acquisizione dati, con l'obiettivo di raggiungere una valutazione intelligente della sicurezza e il controllo del rischio.

Analisi delle pubblicazioni su riviste
Per caratterizzare la distribuzione di queste pubblicazioni, abbiamo contato le fonti delle riviste dei 428 articoli dal 1992 al 2026. È stato scoperto che esistevano 147 riviste che pubblicavano letteratura relativa alla sicurezza nei tunnel. Come mostrato nella Tabella 1, sono state presentate riviste con tre o più pubblicazioni. I risultati mostrarono che furono identificate 28 riviste. "Tunneling and Underground Space Technology" ha guidato con 76 articoli, molto più di qualsiasi altra rivista, seguito da "Fire Safety Journal" con 33 articoli. Pertanto, si può osservare che il campo dell'ingegneria sotterranea e della geotecnica ha condotto ricerche più approfondite sulla sicurezza nei tunnel, seguito dai campi dell'ingegneria antincendio e della gestione della sicurezza stradale, riflettendo la natura multidisciplinare e interdisciplinare della ricerca.

Analisi della collaborazione tra autori
Indagare sulle collaborazioni pubblicative degli autori aiuta a identificare i principali ricercatori e team nel settore. La Figura 3 mostra la mappa della rete di collaborazione con autori generata da CiteSpace. La dimensione dei nodi indica il numero di articoli pubblicati da ciascun autore, e le linee di collegamento indicano le relazioni di collaborazione. Il colore delle linee di collegamento rappresenta l'anno di pubblicazione degli articoli; colori più scuri indicano pubblicazioni successive. Ogni nodo indica un autore, e le linee di collegamento indicano collaborazioni dirette formate negli articoli. La mappa di rete di collaborazione dell'autore mostrava 291 nodi e 310 linee di collegamento, con una densità di 0,0073. Ciò ha indicato che la cooperazione e la comunicazione tra gli autori non erano strette e che sono necessari ulteriori sforzi per rafforzare questo aspetto. Nella mappa della rete di collaborazione con autori, sono stati identificati cinque team di ricerca collaborativa relativamente grandi. I team di ricerca collaborativa più attivi nel campo della sicurezza dei tunnel includevano principalmente Du Zhigang, Yang Yongzheng, Han Lei e He Shiming dalla Cina. La loro ricerca ha fornito un'analisi completa dei sistemi di guida visiva per migliorare la sicurezza del traffico nei tunnel autostradali e ha indagato sugli incidenti alle uscite delle gallerie^{autostradali 30, 31, 32, 33}. Haukur Ingason e Li Yingzhen degli Istituti di Ricerca RISE di Svezia, insieme a Bjelland Henrik dalla Norvegia, si sono concentrati sulla deviazione del flusso di fumo negli incendi a tunnel^{inclinati 34,35}. Un altro gruppo di rilievo era composto principalmente da Konstantinos Kirytopoulos, Huang Helai e Konstantinos Kazaras, che hanno evidenziato diverse lacune nelle conoscenze dei conducenti riguardo alla sicurezza e alle attrezzature nei tunnel, osservando che spesso adottano abitudini e comportamenti inappropriati mentre guidano nei^{tunnel 4,36}. All'Università di Lund in Svezia, Enrico Ronchi, Hakan Frantzich e Karl Fridolf hanno condotto ricerche approfondite sulle misure di sicurezza per l'evacuazione nei grandi progetti di tunnel^{infrastrutturali 37,38}. Un gruppo cinese, composto principalmente da Zhu Hehua, Huang Xinyan, Zhang Yuxin e Shen Yi, ha condotto una ricerca approfondita sulla valutazione intelligente in tempo reale del rischio di incendi nei tunnel e sulla sicurezza delle evacuazioni tramite computer^{vision 39}.

Inoltre, secondo i risultati statistici, Du Zhigang e Haukur Ingason erano i due principali autori in termini di pubblicazione, ciascuno con 23 articoli. Alla luce della legge di Price, il numero minimo di articoli pubblicati dagli autori principali della sicurezza nei tunnel era di 3,59⁴⁰. Arrotondando a un intero, gli autori che avevano pubblicato più di 4 articoli erano considerati gli autori principali in questo campo. C'erano solo 19 autori che avevano pubblicato più di 4 articoli. Questo dimostrò che un nucleo di autori ha iniziato a emergere, anche se la sua scala rimane limitata.

Nel complesso, prospettive di ricerca disperse e il numero limitato di autori principali indicano che questo campo di ricerca necessita ancora di un'integrazione maggiore e di una ricerca più^{focalizzata 40}. Nel frattempo, in futuro, i ricercatori dovrebbero valorizzare appieno i propri vantaggi fondamentali e rafforzare la collaborazione e lo scambio con altri autori di diversi paesi e istituzioni, al fine di promuovere ulteriormente il miglioramento della ricerca sulla sicurezza dei tunnel.

Analisi della collaborazione istituzionale
Indagare lo stato attuale e i modelli di collaborazione delle istituzioni di ricerca aiuta a chiarire le future direzioni per la collaborazione istituzionale e la ricerca approfondita in questo campo. Come mostrato nella Tabella 2, la Central South University ha avuto il maggior numero di articoli con una frequenza di 23, seguita dalla Wuhan University of Technology (22). Poi sono state l'Università di Chang'an, la Southwest Jiaotong University e la Tongji University, con rispettivamente 20, 19 e 18 articoli. La centralità indica quantitativamente l'influenza dell'istituzione. La Central South University è l'istituzione più influente con una centralità di 0,09. Un livello secondario di istituzioni influenti, ciascuna con una centralità di 0,08, includeva l'Università di Scienza e Tecnologia Huazhong, l'Accademia Cinese delle Scienze, la Southwest Jiaotong University, la Shanghai Jiao Tong University e la Qingdao University of Technology. Successivamente ci furono l'Università Politecnica di Hong Kong, il Sistema Universitario Statale della Florida, la Nanyang Technological University e la Lanzhou University of Technology, con una centralità di 0,07.

Come mostrato nella Figura 4, la mappa della rete di cooperazione istituzionale mostrava 217 nodi e 208 linee di collegamento, con una densità di 0,0089. Ciò ha indicato che la cooperazione e la comunicazione tra le istituzioni non erano strette e che sono necessari ulteriori sforzi per rafforzare questo aspetto. La Central South University è stata identificata come l'istituzione di ricerca più influente, con la Huazhong University of Science & Technology, l'Accademia Cinese delle Scienze, la Southwest Jiaotong University, la Shanghai Jiao Tong University e la Qingdao University of Technology che hanno costituito una coorte secondaria influente. In particolare, alcune istituzioni altamente produttive non hanno mostrato una centralità corrispondentemente elevata. Questo indica che, pur essendo attivi nella ricerca, il loro ruolo di hub collaborativi è meno evidente. Pertanto, favorire una collaborazione più profonda è fondamentale per lo scambio di intuizioni teoriche e per far progredire il settore.

Analisi della co-occorrenza delle parole chiave
Le parole chiave possono indicare i principali argomenti di un campo di ricerca. L'analisi della co-incidenza e della frequenza delle parole chiave può rivelare punti caldi di ricerca^28,40. È stata indagata la co-ocorrenza delle parole chiave nella letteratura correlata. Come illustrato nella Figura 5, ogni nodo indica una parola chiave, la dimensione dei nodi indica la frequenza di occorrenza delle parole chiave; Le linee di collegamento tra due nodi indicano le connessioni tra le due parole chiave. Il colore dei nodi rappresenta il tempo di occorrenza delle parole chiave, con il rosso che indica la prima occorrenza e il viola la più recente. La mappa di analisi della co-occorrenza delle parole chiave mostrava 293 nodi e 585 linee di collegamento, con una densità di 0,0137. La densità di rete relativamente bassa nella letteratura pubblicata indicava correlazioni più deboli tra le parole chiave. Ciò indicava un ampliamento del campo di ricerca sulla sicurezza dei tunnel. Tuttavia, la fase attuale era ancora cumulativa e caratterizzata da un'esplorazione multidisciplinare indipendente. Sono necessarie ulteriori indagini approfondite, particolarmente vere per i meccanismi di evoluzione sinergica di molteplici fattori in catene di disastri complesse.

Le 20 parole chiave con la frequenza e centralità più elevate sono elencate nella Tabella 3. È importante notare che una centralità di parole chiave superiore a 0,1 indica che è significativo, evidenziandone l'influenza all'interno della rete di letteratura pubblicata, spesso dovuta all'elevata connettività o alle continue citazioni di altre parole chiave. I risultati mostrarono che la frequenza combinata di "galleria stradale" e "gallerie stradali" era 74. A questi seguì "sicurezza stradale" e "incendio nel tunnel", ciascuno con una frequenza di 37. Inoltre, le frequenze di "progetto", "modello" e "incidente stradale" erano anch'esse relativamente elevate, rispettivamente a 34, 30 e 29. I valori di centralità di "sicurezza stradale" e "antincendio" erano i più alti, con una centralità di 0,32. Altre parole chiave di grande centralità includono "incidenti", "galleria stradale" e "sicurezza nel tunnel", che indicano che il settore pone un'enfasi principale sui rischi legati all'incendio e sulla sicurezza del traffico. Inoltre, "flusso", "comportamento" e "ambiente" sono anch'essi centrali, suggerendo che la valutazione della sicurezza, il comportamento umano e il controllo ambientale svolgono ruoli chiave nel collegare le diverse aree di ricerca. Inoltre, parole chiave come "velocità critica", "temperatura del fumo", "ingresso del tunnel" e "resa di CO", ciascuna con centralità di 0,09, suggeriscono che ricerche recenti si concentrassero sempre più su argomenti come la simulazione del comportamento di guida nei tunnel e il controllo e la ventilazione del fumo in scenari di incendio nei tunnel.

Analisi del cluster di parole chiave
Il modulo di clustering delle parole chiave in CiteSpace consente l'identificazione di termini ad alta frequenza nella letteratura accademica ed è ampiamente utilizzato per l'analisi di cluster di co-incidenza di parole chiave. Questa funzionalità funziona sull'algoritmo Log-Likelihood Ratio (LLR). Utilizzando questi calcoli, l'algoritmo assegna etichette di cluster caratterizzate da una ridondanza minima e un forte allineamento con i contesti di ricerca reali. Di conseguenza, questo approccio facilita l'elucidazione di architetture tematiche, focus di ricerca emergenti e traiettorie evolutive all'interno di un dato dominio. Le 11 etichette cluster presentate nel diagramma sono: tasso di rilascio termico, gallerie stradali, sicurezza stradale, analisi del rischio, risparmio energetico, realtà virtuale, soppressione incendi, treni ad alta velocità, sicurezza termica, valutazione del rischio e fattore di sicurezza (Figura 6). Nella mappa di rete co-citata, il valore di modularità Q della mappa di clustering era 0,782, e il valore della silhouette S era 0,927, indicando che i risultati di clustering sono significativi e ragionevoli. Le parole chiave all'interno dello stesso cluster sono fortemente correlate, mentre quelle tra diversi cluster mostrano una buona indipendenza.

Per questo studio, sono state selezionate 6 etichette di cluster per un'analisi successiva (Tabella 4). Tra questi, il "#0 heat release rate" è stato il cluster più grande nella mappa delle conoscenze, seguito da "#1 road tunnels" (32), "#2 safety stradale" (29), "#3 risk analysis" (27), indicando che la ricerca relativa alla dinamica antincendio e alla sicurezza dei tunnel costituisce il focus tematico centrale in questo campo, mentre la sicurezza stradale e l'analisi del rischio rappresentano anche importanti sottotemi con una notevole attività di ricerca.

Analisi del cluster di cronologia delle parole chiave
La Figura 7 mostra l'evoluzione delle parole chiave nel tempo nella ricerca sulla sicurezza nei tunnel. Le 11 etichette dal #0 al #10 sul lato destro indicano i temi di ricerca, cioè i raggruppamenti delle parole chiave nella letteratura pubblicata. Le parole chiave venivano ordinate per anno di apparizione e classificate nei relativi cluster. Le linee di collegamento tra le parole chiave indicano la co-presenza delle due parole chiave nella stessa letteratura. La dimensione dei nodi indica la frequenza di occorrenza delle parole chiave in questo cluster.

Come mostrato nella Figura 7, la sicurezza dei tunnel è stata il fulcro principale della ricerca correlata dal 2005. Dal 2005 al 2010, le parole chiave principali includevano "sicurezza stradale", "galleria stradale", "incendio nel tunnel", "progettazione", "ventilazione longitudinale", indicando che la ricerca si concentrava sulla sicurezza dei tunnel, prevenzione incendi e progettazione^{della ventilazione 41,42}. Nel periodo 2011-2015, con lo sviluppo continuo della ricerca teorica, gli studi sugli incidenti stradali e sul comportamento umano negli incendi sono diventati un nuovo punto focale di ricerca, concentrandosi principalmente sul comportamento di evacuazione e sui meccanismi^{psicologici 43}. "Risparmi energetici", "comportamento" e "scelta di uscita" sono gradualmente diventati focus di ricerca dopo il 2015, riflettendo una crescente attenzione al comportamento di evacuazione, alle risposte umane negli incendi e alle strategie di ventilazione a basso consumo energetico nella ricerca sulla sicurezza antincendio nei tunnel^{stradali 44}. Dopo il 2016, i tipi di parole chiave e temi di ricerca sono aumentati significativamente, indicando che la ricerca sulla sicurezza dei tunnel era entrata in una nuova fase. Durante questo periodo, parole chiave come "sicurezza di guida", "illuminazione a tunnel", "impatto", "prestazioni", "velocità" e "temperatura" sono diventate punti di riferimento per la ricerca. Ciò suggeriva che il focus della ricerca si sia ampliato oltre i meccanismi di sicurezza di base nei tunnel verso la sicurezza della guida, il monitoraggio ambientale dei tunnel e il controllo del rischio^{operativo 45}.

In generale, la ricerca sulla sicurezza nei tunnel si è concentrata su tre argomenti principali: la struttura stessa del tunnel, l'ambiente circostante e i conducenti. Per quanto riguarda l'operazione dei tunnel, la ricerca si concentra principalmente sulla sicurezza antincendio e sulla valutazione del rischio operativo. Nel campo della valutazione della sicurezza dei tunnel autostradali, gli studi si sono progressivamente evoluti verso tecniche intelligenti di valutazione in tempo reale, metodi quantitativi di valutazione del rischio e approcci analitici basati sull'intelligenza artificiale, come gli algoritmi di rete di flusso. La ricerca sui conducenti mira principalmente a garantire la sicurezza alla guida e negli ultimi anni si è sempre più concentrata sugli effetti delle condizioni spaziali e visive all'interno dei tunnel sul comportamento di guida. Con lo sviluppo delle tecnologie informative e biomediche, le prestazioni del conducente in diverse condizioni vengono valutate utilizzando dispositivi come i sistemi di tracciamento oculare. Inoltre, l'ambito della ricerca si è ampliato a questioni di sicurezza in condizioni complesse di tunnel, inclusi tunnel lunghi e tunnel subacquei come ambienti rappresentativi e impegnativi.

Analisi del bursting delle parole chiave
L'improvvisa emergere delle parole chiave e delle loro forme varianti può indicare uno spostamento nei punti caldi di ricerca all'interno di un determinato campo. Pertanto, utilizzando il modulo di analisi delle parole chiave in CiteSpace, questo studio presenta le 25 parole chiave che mostrano i più forti burst di citazione nella letteratura pubblicata (Figura 8). Va notato che l'"intensità" nella Figura 8 rappresenta l'intensità dello scoppio, con un'intensità più alta che indica un impatto maggiore. La banda blu scuro nella figura indica l'intervallo temporale complessivo della parola chiave, mentre la banda rossa indica la durata durante la quale la parola chiave diventa un punto di riferimento per la ricerca. I risultati indicano che, escludendo la "sicurezza nel tunnel" (con forza di 2,56), le prime cinque parole chiave con la maggiore forza di scoppio sono "incendio nel tunnel" (4,00), "heat release rate" (3,98), "system" (2,83), "impact" (2,47) e "road tunnel" (2,43), indicando la loro importanza nella ricerca sulla sicurezza dei tunnel. Le parole chiave con la durata più lunga delle esplosioni sono "sicurezza nel tunnel" (9 anni), "tasso di rilascio di calore" (9 anni), "incendio" (8 anni), "analisi del rischio" (7 anni), oltre a "road tunnel", "scelta di uscita" e "sistemi", tutti con una durata di scoppio di cinque anni. Nel complesso, le tre fasi principali nel campo della ricerca sulla sicurezza dei tunnel sono riassunte come segue:

Dal 2005 al 2010, la ricerca si è concentrata sulla sicurezza antincendio nei tunnel e sulla teoria del rischio di base. Le parole chiave calde di questo periodo includevano "sicurezza nel tunnel", "analisi del rischio", "incendio nel tunnel" e "incendio". La pubblicazione del Manuale di Sicurezza Antincendio nei Tunnel nel 2005 ha attirato notevole attenzione sulla sicurezza nei tunnel e sulla sicurezza antincendio. In particolare, la parola chiave "incendio nel tunnel" ha iniziato a esplodere in modo prominente nel 2010, indicando che la comunità accademica attribuiva grande importanza alla sicurezza antincendio nei tunnel e alla gestione del rischio.

Nel periodo 2011-2016, i punti caldi di ricerca si sono spostati verso il controllo incendi e il fumo, oltre a strategie di ventilazione nei tunnel stradali. Le parole chiave rappresentative includevano "velocità critica di ventilazione", "galleria stradale", "scelta dell'uscita", "ventilazione longitudinale" e "risparmio energetico". Il cambiamento di focus della ricerca in questo periodo è stato guidato, da un lato, dall'attuazione del Regolamento sui Prodotti da Costruzione dell'Unione Europea (CPR, Regolamento (UE) n. 305/2011^{), che} si applica a tutti i lavori di costruzione, compresi i tunnel. D'altra parte, è stata colpita da diversi tipici incendi di galleria, come l'incendio del Tunnel Skatestraum del 2015 in Norvegia e gli incendi del^Tunnel della Manica del 1996 e 2015 ^48,49. Questi eventi hanno messo in luce vulnerabilità critiche nei sistemi di sicurezza esistenti e hanno catalizzato un cambiamento di paradigma nei quadri politici e normativi.

Dal 2017 al 2025, la ricerca nel campo della sicurezza nei tunnel si è concentrata sulla gestione intelligente della sicurezza e sulla prevenzione e controllo sistematico dei rischi durante tutto il ciclo di vita del tunnel. Gli sforzi chiave includevano il monitoraggio in tempo reale dei parametri ambientali critici durante l'esercizio del tunnel, il rafforzamento delle misure di sicurezza in aree soggette a incidenti come gli ingressi dei tunnel, l'analisi dell'impatto complessivo della sicurezza dei tunnel sugli ambienti circostanti e sulle operazioni del traffico, e l'istituzione di sistemi di valutazione scientifica. Le parole chiave più calde in questo periodo includevano "sistemi", "ingresso del tunnel", "temperatura", "sicurezza", "velocità", "impatto" e "costruzione". Dal 2023, la prominenza della parola chiave "construction" suggerisce che potrebbe diventare un futuro punto caldo di ricerca e una tendenza nella sicurezza dei tunnel.

DISPONIBILITÀ DEI DATI
I registri bibliografici della Collezione Core del Web of Science conservati dopo la selezione e utilizzati per l'analisi bibliometrica sono forniti come Supplemental File 1. Le impostazioni dei parametri software di CiteSpace utilizzate per generare le visualizzazioni sono descritte nella sezione Protocollo. Questi materiali supportano la trasparenza e la riproducibilità dei risultati bibliometrici riportati.

Figura 1. Diagramma di flusso del processo di selezione. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2. Numeri annuali e cumulativi di letteratura pubblicata dal 1992 al 2026. Dal 1992 al 2026, sia il numero annuale che cumulativo delle pubblicazioni correlate ha mostrato una tendenza al rialzo e la produzione letteraria è entrata in una fase di rapida crescita dopo il 2020. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3. Mappa della rete di cooperazione degli autori di letteratura pubblicata. La dimensione dei nodi indica il numero di articoli pubblicati da ciascun autore, e le linee di collegamento indicano le relazioni di collaborazione. Il colore delle linee di collegamento rappresenta l'anno di pubblicazione degli articoli, i colori più scuri indicano le pubblicazioni successive. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4. Mappa della rete di cooperazione delle istituzioni di letteratura pubblicata. Questa figura visualizza la rete di cooperazione istituzionale della letteratura pubblicata, mostrando le principali istituzioni di ricerca e le loro relazioni collaborative nel settore. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 5. Mappa della rete co-occurrence delle parole chiave nella letteratura pubblicata. Ogni nodo indica una parola chiave, la dimensione dei nodi indica la frequenza di occorrenza delle parole chiave, le linee di collegamento tra due nodi indicano le connessioni tra le due parole chiave. Il colore dei nodi rappresenta il tempo di occorrenza delle parole chiave, con il rosso che indica la prima occorrenza e il viola la più recente. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 6. Mappa del clustering delle parole chiave della letteratura pubblicata. I poligoni sono codificati a colori per differenziare domini tematici distinti, con il rosso che rappresenta il cluster più grande e il blu che indica cluster più piccoli. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 7. Diagramma temporale delle parole chiave nella letteratura pubblicata. Questa mappa della timeline mostra l'evoluzione delle parole chiave, con i colori dei nodi che indicano l'anno di pubblicazione (rosso per gli anni recenti, viola per gli anni precedenti) e la dimensione dei nodi che rappresenta la frequenza. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 8. Mappa a raffica di parole chiave nella letteratura pubblicata. Il grafico a barre orizzontali mostra le 25 parole chiave principali che hanno registrato un marcato aumento di frequenza, riflettendo le tendenze in evoluzione della ricerca e le priorità mutevoli nella ricerca sulla sicurezza dei tunnel dal 2005 al 2025. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Nome della rivista	Numero di pubblicazione della letteratura	Grado
Tunneling e tecnologia spaziale sotterranea	76	1
Rivista sulla Sicurezza Antincendio	33	2
Prevenzione degli infortuni stradali	17	3
Analisi e Prevenzione degli Incidenti	16	4
Scienze Applicate-Basilea	14	5
Scienza della sicurezza	14	5
Sostenibilità	12	7
Tecnologia del Fuoco	9	8
Record di ricerca sui trasporti	8	9
Incendio-Svizzera	7	10
Rivista Internazionale di Energia a Idrogeno	7	10
Rivista di Sicurezza e Protezione dei Trasporti	7	10
Ricerca sui trasporti Parte F-Psicologia del traffico e comportamento	6	13
Edifici	5	14
Rivista Internazionale di Ricerca Ambientale e Sanità Pubblica	5	14
Atti dell'Istituto degli Ingegneri Civili - Ingegneria Civile	5	14
Ingegneria dell'affidabilità e sicurezza dei sistemi	5	14
Spazio sotterraneo	5	14
Progressi nell'ingegneria meccanica	4	19
Sicurezza dei processi e protezione ambientale	4	19
Energia	3	21
Gallerie E Grandi Opere Sotterranee	3	21
IEEE Access	3	21
Rivista Internazionale di Scienze Termiche	3	21
Journal of Transportation Engineering Parte A-Systems	3	21
Atti dell'Istituzione degli Ingegneri Civili - Trasporti	3	21
Atti dell'Istituzione degli Ingegneri Meccanici Parte F-Journal of Rail and Rapid Transit	3	21
Scienze Termiche	3	21

Tabella 1: Statistiche sul numero di letteratura pubblicata su riviste. Questa tabella riassume i nomi e il conteggio delle pubblicazioni delle prime 28 riviste classificate in base al numero di articoli pubblicati.

No	Istituzione	Frequenza	Istituzione	Centralità
1	Università Central South	23	Università Central South	0.09
2	Università Tecnologica di Wuhan	22	Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong	0.08
3	Università di Chang'an	20	Accademia Cinese delle Scienze	0.08
4	Università Jiaotong del Sud-Ovest	19	Università Jiaotong del Sud-Ovest	0.08
5	Università di Tongji	18	Università Jiao Tong di Shanghai	0.08
6	Istituti di Ricerca RISE di Svezia	17	Università Tecnologica di Qingdao	0.08
7	Università Jiaotong di Chongqing	16	Università Politecnica di Hong Kong	0.07
8	Università Politecnica di Hong Kong	12	Sistema Universitario Statale della Florida	0.07
9	Università di Tecnologia di Pechino	10	Università Tecnologica di Nanyang	0.07
10	Università Tecnica Nazionale di Atene	10	Università Tecnologica di Lanzhou	0.07

Tabella 2: Statistiche sulla frequenza e centralità delle prime 10 istituzioni. Questa tabella riassume le prime 10 istituzioni di ricerca classificate per frequenza e centralità, insieme alla loro frequenza o centralità.

No	Parola chiave	Frequenza	Parola chiave	Centralità
1	Tunnel stradale	43	Sicurezza del traffico	0.32
2	Sicurezza del traffico	37	Incendio	0.32
3	Incendio nel tunnel	37	Incidenti	0.28
4	Progettazione	34	Tunnel stradali	0.28
5	Tunnel stradali	31	Sicurezza nei tunnel	0.23
6	Modello	30	Flusso	0.21
7	Incidenti stradali	29	Comportamento	0.21
8	Sicurezza	25	Ambiente	0.18
9	Comportamento	24	Ventilazione longitudinale	0.17
10	Ventilazione longitudinale	22	Modello	0.15
11	Sicurezza nei tunnel	22	Incendio nel tunnel	0.14
12	Flusso	21	Analisi del rischio	0.13
13	Simulazione	18	Tunnel stradale	0.13
14	Impatto	18	Sistema	0.12
15	Sistema	17	Valutazione della sicurezza	0.11
16	Prestazioni	17	Sicurezza antincendio	0.1
17	Sicurezza antincendio	16	Velocità critica	0.09
18	Velocità critica	14	Temperatura del fumo	0.09
19	Valutazione del rischio	12	Ingresso del tunnel	0.09
20	Incidenti	11	Resa di CO	0.09

Tabella 3: Statistiche sulla frequenza e centralità delle prime 20 parole chiave. Questa tabella riassume le 20 prime parole chiave classificate per frequenza e centralità, insieme alla loro rispettiva frequenza o centralità.

Cluster ID	Dimensioni	Sihouette	Medio (Anno)	Termini principali (LLR, P-Level)
Velocità di rilascio del calore	40	0.883	2015	Tasso di rilascio del calore (13,24, 0,001); Incendio nel tunnel (11.76, 0.001); Ventilazione longitudinale (8,97, 0,005); Velocità critica (8,97, 0,005); Backlayering (8.81, 0.005)
Tunnel stradali	32	0.97	2015	Tunnel stradali (11.45, 0.001); Gestione della sicurezza (7.85, 0.01); Incendio nel tunnel (7.4, 0.01); Sicurezza alla guida (5.67, 0.05); Studio di caso (4.34, 0.05)
Sicurezza del traffico	29	0.934	2019	Sicurezza del traffico (33.32, 1.0E-4); Illuminazione a tunnel (9,59, 0,005); Incendio nel tunnel (7.81, 0.01); Attenuazione dell'illuminazione (7,66, 0,01); Comportamento di guida (7.66, 0.01)
Analisi del rischio	27	0.934	2011	Analisi del rischio (15.62, 1.0E-4); Sicurezza in tunnel (14.28, 0.001); Allerta di disastri (8.72, 0.005); Evacuazione d'Emergenza (8.72, 0.005); Costruzione adiacente (8.72, 0.005)
Risparmi energetici	24	0.992	2017	Risparmi energetici (22.1, 1.0E-4); illuminazione (10.98, 0.001); Sostenibilità (10.98, 0.001); Dialux (10,98, 0,001); Trasmittenza (5,47, 0,05)
Realtà virtuale	24	0.982	2015	Realtà Virtuale (14,78, 0,001); Comportamento umano nel fuoco (6.19, 0.05); Tunnel di Servizio (6.19, 0.05); Caratteristiche visive (4.9, 0.05); Allenamento comportamentale (4.9, 0.05)

Tabella 4: I 6 principali cluster di parole chiave nel campo della sicurezza nei tunnel. Questa tabella presenta i sei principali cluster di parole chiave nel campo della ricerca sulla sicurezza nei tunnel, insieme alla loro dimensione, silhouette, anno medio e termini più chiari.

Fascicolo Supplementare 1. Registri della Collezione Core del Web of Science utilizzati per l'analisi bibliometrica. Questo file in testo semplice contiene i 428 record conservati dopo la selezione della ricerca Web of Science Core Collection. I documenti sono stati esportati con tutte le informazioni e riferimenti citati e sono stati recuperati il 26 marzo 2026. Questo file è stato utilizzato come dataset sorgente per le analisi di tendenza di pubblicazione, distribuzione di riviste, rete di collaborazione, co-occorrenza di parole chiave, clustering di parole chiave, cluster di timeline e rilevamento di scoppi di parole chiave descritte nel protocollo. Clicca qui per scaricare questo file.

Discussione

Questa analisi bibliometrica fornisce una panoramica strutturata delle tendenze di ricerca sulla sicurezza dei tunnel. Integrando metriche multidimensionali tra cui il rilevamento delle parole chiave burst, il clustering delle timeline e l'analisi della centralità della co-occorrenza, questo studio costruisce un quadro di conoscenza dinamico. Questo quadro chiarisce la struttura intellettuale e l'evoluzione tematica del campo. A differenza delle revisioni narrative tradizionali che spesso si basano su valutazioni frammentate o statiche, questo protocollo quantitativo e basato sulla visualizzazione offre un modello riproducibile per mappare i progressi scientifici nella ricerca sulla sicurezza dei tunnel. Il suo flusso di lavoro trasparente e ripetibile lo rende anche facilmente adattabile ad altri temi di sicurezza ingegneristica.

Diversi passaggi metodologici influenzano fortemente la validità dei risultati bibliometrici. Il primo passo critico è il recupero del database, perché le modifiche nella query di ricerca, nell'ambito del database, nel tipo di documento e nella data di recupero influenzano direttamente il dataset finale. Il secondo passaggio critico è lo screening manuale, in particolare la distinzione tra sicurezza del tunnel e ingegneria del tunnel in fase di costruzione. Il terzo passo critico è la normalizzazione delle parole chiave, perché varianti non unite come "road tunnel" e "road tunnels" possono dividere artificialmente argomenti importanti. Il quarto passo critico è la selezione dei parametri in CiteSpace, inclusi time slicing, criteri di selezione dei nodi, fonti di termini e metodi di potatura. Queste impostazioni influenzano la densità della rete, la stabilità dei cluster e la visibilità degli argomenti emergenti. Pertanto, le decisioni di recupero, le decisioni di screening, le regole di fusione delle parole chiave e i parametri software dovrebbero essere riportati in modo trasparente.

Alcuni problemi comuni possono verificarsi nell'analisi bibliometrica. Se i record WoSCC sono incompleti, il dataset dovrebbe essere riesportato utilizzando "Full Record and Cited References" e dovrebbe essere verificata la presenza di abstract, parole chiave, affiliazioni agli autori e riferimenti citati. Se vengono rilevati duplicati di registri, dovrebbero essere rimossi confrontando numeri di accessione, titoli, identificatori digitali di oggetti e informazioni del primo autore. Se la rete di collaborazione o parole chiave è troppo densa, dovrebbe essere applicata una potatura coerente per migliorare la leggibilità. Se la rete diventa troppo scarsa, la soglia di selezione dei nodi dovrebbe essere regolata e il cambiamento dei parametri dovrebbe essere segnalato. Se i risultati del clustering sono instabili, modularità Q, silhouette S, etichette di cluster e termini rappresentativi dovrebbero essere confrontati tra le impostazioni dei parametri prima di trarre conclusioni.

Le scelte dei parametri di CiteSpace possono influenzare le reti e le interpretazioni risultanti. Un arco temporale più ampio o una soglia di selezione dei nodi più ampia di solito aumentano il numero di nodi e collegamenti, ma possono ridurre la leggibilità. Una potatura più forte migliora la chiarezza visiva ma può rimuovere i punti deboli che rappresentano temi interdisciplinari emergenti. Anche la selezione della fonte del termine influisce sui risultati. Utilizzare solo le parole chiave dell'autore può enfatizzare argomenti definiti dall'autore, mentre aggiungere abstract e Keywords Plus può rivelare associazioni concettuali più ampie. Le impostazioni di rilevamento di raffica influenzano quali termini vengono identificati come hotspot emergenti. Pertanto, le principali conclusioni devono essere interpretate insieme ai parametri riportati, e dovrebbero essere effettuati controlli di sensibilità quando la struttura della rete cambia sostanzialmente.

L'usabilità di questo framework bibliometrico risiede nel suo flusso di lavoro trasparente e ripetibile. I ricercatori possono riprodurre l'analisi utilizzando la query di ricerca documentata, la data di recupero, i criteri di idoneità, le regole di normalizzazione delle parole chiave, i parametri software e le tabelle dati esportate. Il framework può anche essere adattato ad altri argomenti di sicurezza ingegneristica modificando la query di ricerca e ridefinendo i criteri di inclusione ed esclusione. Va detto che, a causa di una certa casualità nell'algoritmo impiegato da CiteSpace, i risultati della visualizzazione possono mostrare piccole variazioni su più esecuzioni. Nel frattempo, il metodo non può sostituire i test sperimentali sul fuoco, la simulazione del traffico, il calcolo della sicurezza strutturale, la ricostruzione degli incidenti o la modellazione predittiva della sicurezza. La sua funzione principale è mappare la struttura della conoscenza di un campo di ricerca e guidare indagini qualitative o quantitative più mirate.

Questo quadro non solo cattura cambiamenti a livello macro nel focus della ricerca, come la transizione dal rischio a singolo pericolo alla resilienza multi-pericolo, ma identifica anche punti di collegamento specifici in cui i temi emergenti rimangono debolmente associati ai cluster di sicurezza centrali. Ad esempio, la debole connessione tra il cluster di "risparmio energetico" e i cluster legati alla sicurezza del nucleo deve essere interpretata con cautela. Questo schema può riflettere una reale lacuna di ricerca perché molti studi sul risparmio energetico nei tunnel si concentrano sul controllo dell'illuminazione, sull'efficienza della ventilazione e sulla riduzione dei costi operativi senza collegare esplicitamente queste strategie a indicatori di sicurezza-prestazione. Tuttavia, potrebbe anche essere in parte influenzata dall'algoritmo di clustering e dalla strategia di normalizzazione delle parole chiave, poiché gli studi energetici possono utilizzare termini come "illuminazione", "ventilazione", "comfort visivo" o "basso contenuto di carbonio" piuttosto che parole chiave esplicite per la sicurezza. Pertanto, il risultato dovrebbe essere interpretato come prova di una direzione di ricerca potenzialmente sottoconnessa, piuttosto che come una prova definitiva di separazione disciplinare. Studi futuri dovrebbero esaminare più esplicitamente i compromessi e le sinergie tra funzionamento efficiente dal punto di vista energetico e requisiti di sicurezza, come l'efficacia del controllo del fumo, la visibilità, i tempi di evacuazione e l'adattamento visivo del conducente.

Sulla base dei risultati bibliometrici e dei risultati delle ricerche esistenti, i punti caldi attuali nel settore si concentrano principalmente sulla dinamica degli incendi nei tunnel e la ventilazione longitudinale, sulla sicurezza stradale e sul comportamento dei conducenti, sulla valutazione intelligente del rischio e il controllo in tempo reale, e sul miglioramento della sicurezza in scenari complessi di gestione dei tunnel. Gli strumenti di simulazione numerica, in particolare la CFD, sono diventati i principali metodi di ricerca in questo ambito. Gli studiosi simulano le caratteristiche del flusso d'aria, la distribuzione della temperatura e i modelli di diffusione dei gas pericolosi in scenari di incendio.

Esaminano inoltre l'evoluzione dei campi di concentrazione di ossigeno e anidride carbonica sotto diverse strategie di ventilazione. Questi sforzi aiutano a indagare sulle misure di controllo degli incendi e sui processi di evacuazione nei tunnel^{16, 50, 51, 52, 53}. A causa della natura chiusa dei tunnel, gli incendi possono facilmente creare ambienti ad alta temperatura e accumulo di fumo. Questo porta a una minore visibilità e a gravi conseguenze. Dal 2005, la "sicurezza dei tunnel" e l'"analisi del rischio" sono emerse come punti caldi iniziali. Successivamente, a partire dal 2010, "incendi in tunnel", "velocità critica di ventilazione" e "ventilazione longitudinale" sono rimasti focus di ricerca persistenti. Gli studi si sono gradualmente spostati dalla progettazione dei sistemi di ventilazione ai meccanismi dinamici del fuoco e alle strategie di controllo del^{fumo 16,54}. Si sono inoltre orientati verso la prevenzione degli incidenti e l'analisi dei meccanismi^{dei disastri 55}. La valutazione quantitativa del rischio dell'evoluzione degli incendi è diventata anch'essa una direzione di ricerca importante. Il diagramma della timeline delle parole chiave mostra che "driver" e "behavior" sono apparsi prima del 2015 e sono stati i primi spunti di ricerca. Dopo il 2015, la "sicurezza alla guida" e la "sicurezza per l'illuminazione dei tunnel" sono apparse più frequentemente. Ciò indica un cambiamento nella prospettiva della ricerca da studi focalizzati sulle infrastrutture ad analisi complesse della sicurezza dei sistemi incentrate sul comportamento^umano 56,57,58,59. Alcuni studi enfatizzano il comportamento operativo dei guidatori, in particolare l'adattamento visivo, il carico cognitivo e i cambiamenti comportamentali in luoghi critici come ingressi e uscite dei tunnel. Il loro obiettivo è migliorare la sicurezza attraverso un design dell'illuminazione ottimizzato e una segnaletica^{stradale 60}. Altri si concentrano sulla simulazione degli incendi, utilizzando tecnologie come la realtà virtuale per modellare i processi di evacuazione. Analizzano la scelta del percorso individuale, il comportamento di panico e le interazioni di gruppo. Questo fornisce supporto sperimentale per la progettazione di sistemi di evacuazione d'emergenza.

La ricerca sull'efficienza energetica e l'operazione sostenibile nei tunnel è gradualmente emersa come un cluster relativamente distinto. Tuttavia, la sua integrazione con la ricerca sulla sicurezza di livello mainstream rimane limitata. L'analisi delle esplosionie rivela che "risparmio energetico" è diventato una parola chiave prominente dal 2015 al 2019, con una forza di esplosione di 2,41 (Figura 8). Questa direzione mira a ottimizzare i sistemi di ventilazione, le strategie di controllo dell'illuminazione e il consumo complessivo di energia durante il funzionamento del tunnel. Questi aspetti sono strettamente legati sia alla riduzione dei costi operativi sia al raggiungimento della sostenibilità ambientale. Tuttavia, come mostrato nella Figura 6, il cluster "risparmio energetico" mostra connessioni limitate con i cluster "Virtual Reality" e "High-speed train", e collegamenti ancora più deboli con cluster legati alla sicurezza. Ciò significa che gli studi sulla conservazione dell'energia tendono a concentrarsi maggiormente sull'ottimizzazione indipendente dell'efficienza energetica. Nel campo della sicurezza nei tunnel, il fulcro del "risparmio energetico" risiede nell'illuminazione a tunnel efficiente dal punto di vista energetico e nell'ottimizzazione complessiva dell'efficienza energetica. Ad esempio, durante la guida, tecnologie come la simulazione dell'illuminazione o l'ottimizzazione della trasmittanza vengono utilizzate per migliorare l'ambiente di illuminazione del tunnel, aumentando così la sicurezza del tunnel. Se il risparmio energetico è direttamente collegato alla sicurezza nei tunnel, la ricerca attuale è ancora limitata. Sembrano esserci pochi studi che combinino chiaramente strategie di risparmio energetico con standard affidabili di prestazione di sicurezza. Colmare questo divario significa passare dal considerare il risparmio energetico come un obiettivo operativo isolato a un obiettivo di ottimizzazione collaborativa all'interno di un quadro di sicurezza.

Con il rapido avanzamento delle tecnologie digitali, i punti caldi emergenti si concentrano sempre più sulla valutazione del rischio dei tunnel e sul controllo in tempo reale. I ricercatori utilizzano intelligenza artificiale, big data e Internet delle Cose per analizzare fattori come il^{fumo 61}, la temperatura e le condizioni di ventilazione. Questo consente l'identificazione in tempo reale degli scenari di incendio e una previsione accurata dello sviluppo dell'incendio. Gli algoritmi intelligenti vengono inoltre utilizzati per supportare la progettazione scientifica della sicurezza dei tunnel. Promuovono una transizione dalla valutazione statica a un processo decisionale^intelligente 62,63,64,65. Inoltre, con il crescente numero di tunnel lunghi, a grande sezione e sottomarini, i rischi multi-pericolo e le problematiche di sicurezza in condizioni estreme hanno attirato un'attenzione crescente^{della ricerca66,67}.

Secondo i risultati bibliometrici e l'evoluzione temporale delle parole chiave, la ricerca sulla sicurezza dei tunnel si è evoluta dall'affrontare questioni singole alla gestione di sistemi accoppiati multifattoriale. I primi studi si sono concentrati principalmente sull'analisi teorica e sull'esperienza ingegneristica. L'attenzione era posta sulle strutture dei tunnel, la ventilazione e la prevenzione e il controllo degli incendi. Con l'avanzare dei quadri teorici, sono state gradualmente introdotte tecniche di simulazione numerica per consentire la valutazione quantitativa del rischio. Negli ultimi anni, l'attenzione della ricerca si è spostata sempre più verso approcci basati sui dati e intelligenza artificiale. L'attenzione è ora sui meccanismi di accoppiamento dinamico nei progetti complessi di tunnel e sulla gestione delle emergenze a tutto processo. Nel complesso, il campo si è spostato dall'analisi tradizionale basata sull'esperienza a decisioni intelligenti e basate sui dati. Sia la profondità che l'ampiezza della ricerca sono cresciute in modo significativo. Si prevede che le future ricerche sulla sicurezza nei tunnel si concentreranno sui seguenti aspetti.

Innanzitutto, in termini di sviluppo teorico, sono stati fatti progressi sostanziali nella ricerca sulla sicurezza antincendio nei tunnel. Questo ha avuto un ruolo importante nella pratica ingegneristica. Tuttavia, la prospettiva attuale è ancora in gran parte limitata a scenari di incendio a rischio singolo. Gli studi esistenti si occupano principalmente dell'efficienza della ventilazione del fumo, del comportamento di evacuazione umana e della stabilità strutturale ad alte temperature. È stata data meno attenzione ai danni strutturali e al rischio di crollo sotto carichi sismici, allagamenti ai portali dei tunnel causati da piogge estreme, degrado delle prestazioni delle strutture sotterranee e valutazione del rischio sotto accoppiamento spaziotemporale multi-rischio^68,69. Questa limitazione limita la robustezza del quadro teorico in ambienti complessi ed estremi. Ostacola inoltre lo sviluppo di un'ingegneria delle gallerie orientata alla resilienza durante tutto il ciclo di vita. La ricerca futura dovrebbe adottare una prospettiva più completa e multidimensionale. L'obiettivo è stabilire un quadro teorico integrato e modelli di valutazione robusti. Bisogna dare maggiore enfasi ai meccanismi di disastro, all'accoppiamento multifattoriale e alla sicurezza a livello di sistema. Le direttive chiave includono danni strutturali e strategie di emergenza sotto forti terremoti, simulazione basata sui dati degli eventi di rischio a cascata, valutazione degli impatti delle inondazioni sulle prestazioni del tunnel e ottimizzazione dei sistemi di drenaggio rapido. Dovrebbero essere introdotti anche metodi basati sull'affidabilità. Questi metodi possono rivelare le prestazioni, la stabilità e la durata operativa dei tunnel in interazioni multi-hazard. Questo permetterà un passaggio dalla prevenzione a rischio singolo al miglioramento della resilienza multi-pericolo.

In secondo luogo, nel contesto dello sviluppo digitale e intelligente, è necessaria un'integrazione più profonda di intelligenza artificiale, big data e tecnologie dei gemelli digitali nei sistemi di sicurezza dei tunnel. Gli studi attuali hanno esplorato applicazioni nel monitoraggio dell'operazione dei tunnel⁷⁰, nella simulazione di guida e nella gestione della costruzione. Ad esempio, sono stati utilizzati metodi numerici per rilevare incendi in tunnel in tempo reale e ricostruire scenari di incidenti. Modelli fisiologici e cognitivi di carico del driver sono stati sviluppati utilizzando dati di eye-tracking e EEG. Le tecniche di machine learning sono state applicate per il monitoraggio intelligente delle costruzioni. Tuttavia, rimangono diverse limitazioni. A livello dei dati, manca standard unificati per l'acquisizione e l'integrazione dei dati, il che ostacola una fusione efficace dei dati e l'analisi collaborativa. In termini di risposta ai rischi, la maggior parte degli studi si basa ancora su strategie di mantenimento reattivo o preventivo. La capacità di previsione proattiva del rischio rimane insufficiente. L'integrazione tra tecnologie intelligenti e requisiti di sicurezza fondamentali è ancora limitata. Le ricerche future dovrebbero concentrarsi sull'allerta precoce in tempo reale dei rischi di collisione stradale, sul monitoraggio dinamico della salute strutturale dei tunnel⁷¹ e sulla diagnosi intelligente integrata e sul processo decisionale collaborativo lungo tutto il ciclo di vita. Questo supporterà la transizione dalla risposta passiva alla prevenzione proattiva. Inoltre, l'integrazione di un funzionamento efficiente dal punto di vista energetico con sistemi intelligenti di gestione della sicurezza dovrebbe ricevere maggiore attenzione. Un esempio sono i sistemi di ventilazione adattiva che ottimizzano contemporaneamente il controllo del fumo e il consumo energetico.

In terzo luogo, per quanto riguarda le sfide di sicurezza e la valutazione della resilienza nell'ingegneria complessa dei tunnel, lo sviluppo crescente di tunnel lunghi, di grandi sezioni trasversali e di tunnel subacquei ha introdotto nuove difficoltà. Queste sfide nascono dalle loro strutture^{complesse, ambienti} confinati e processi unici di evoluzione dei pericoli. La ricerca attuale sui tunnel complessi si concentra principalmente sulla sicurezza e evacuazione antincendio, la resistenza strutturale al fuoco e i sistemi di ventilazione e illuminazione⁷³. Tuttavia, gli studi sulla risposta alle emergenze in incidenti complessi in tunnel, lo sviluppo di sistemi di rilevamento incendi e la valutazione integrata del rischio rimangono insufficienti. Queste valutazioni dovrebbero coprire rischi naturali, danni causati dall'uomo e guasti operativi. Inoltre, sebbene gli attuali standard di progettazione delle gallerie incorporino concetti di valutazione del rischio e affrontino i principali tipi di pericolo, la gestione del rischio si basa ancora in gran parte su misure di sicurezza generalizzate. Non sono ancora state stabilite strategie di risposta alle emergenze differenziate e standard di valutazione unificati per i diversi tipi di pericolo. Pertanto, le ricerche future dovrebbero dare priorità ai miglioramenti nelle strategie di controllo della ventilazione, nell'efficienza delle evacuazioni, nell'evoluzione e nel monitoraggio dei danni strutturali, nei sistemi di gestione delle emergenze e negli standard di valutazione per questi tipi speciali di tunnel.

In quarto luogo, il rafforzamento della collaborazione interdisciplinare e della cooperazione internazionale dovrebbe essere ulteriormente prioritario. La ricerca sulla sicurezza dei tunnel attualmente copre diverse discipline, tra cui ingegneria civile, scienze antincendio, ingegneria dei trasporti e informatica. Tuttavia, la profondità dell'integrazione interdisciplinare e della convergenza a livello di sistema rimane limitata. Gli sforzi futuri dovrebbero concentrarsi sulla costruzione di reti di collaborazione transregionali più strettamente connesse. Questo consentirà una condivisione efficace di conoscenze multi-fonte e approcci metodologici. Bisogna inoltre prestare maggiore attenzione all'integrazione di esperienze avanzate provenienti da diversi paesi e regioni nelle normative sulla sicurezza dei tunnel, nei concetti di progettazione e nelle pratiche di gestione delle emergenze. Tali sviluppi aiuteranno a migliorare il coordinamento tra i sistemi di ricerca, a migliorare la coerenza degli standard e a rafforzare la resilienza complessiva. Questo migliorerà la natura sistematica e lungimirante della ricerca in questo campo.

Tuttavia, alcune limitazioni di questo studio richiedono un'attenta considerazione. Una preoccupazione notevole è la dipendenza esclusiva da un unico database di letteratura. Poiché questo studio si è basato esclusivamente sulla Web of Science Core Collection, lavori rilevanti pubblicati su canali non anglofoni o indicizzati su piattaforme alternative come Scopus potrebbero essere stati trascurati. Questo vincolo di selezione rischia di sotto-rappresentare i contributi provenienti da regioni in cui l'inglese non è la lingua accademica principale. Inoltre, diversi passaggi metodologici influenzano fortemente la validità dei risultati bibliometrici. Il primo passo critico è il recupero del database, poiché variazioni nella query di ricerca, nell'ambito del database, nei tipi di documento e nella data di recupero influenzano direttamente il dataset finale. Il secondo è lo screening manuale, in particolare la necessità di distinguere tra sicurezza nel tunnel e ingegneria del tunnel in fase di costruzione. La terza è la normalizzazione delle parole chiave, perché varianti non unite come "road tunnel" e "road tunnels" possono dividere artificialmente argomenti importanti. La quarta è la selezione dei parametri in CiteSpace. Le scelte dei parametri di CiteSpace possono influenzare le reti e le interpretazioni risultanti. I cambiamenti nei criteri di slicing temporale o di selezione influenzano direttamente la densità della rete e la stabilità del cluster. Ad esempio, una soglia più bassa può generare molti piccoli cluster instabili, mentre una soglia molto alta può sopprimere argomenti emergenti.

Un'ulteriore sfida risiede nella natura stessa della valutazione basata sulle citazioni. Il conteggio delle citazioni può essere influenzato da fattori non correlati alla qualità della ricerca. Questi includono il prestigio della rivista editoriale, i modelli di autocitazione e la concentrazione geografica delle reti accademiche. Tali influenze possono sopravvalutare la visibilità dei centri consolidati e sminuire il lavoro altrettanto rigoroso di istituzioni meno importanti o comunità di ricerca emergenti. Alla luce di queste avvertenze, le tendenze quantitative riportate qui devono essere interpretate come uno strato di evidenza. Sono meglio utilizzati insieme a revisioni qualitative di esperti e a una sintesi più ampia della letteratura per formare una comprensione più equilibrata del settore.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
CiteSpace	Chaomei Chen	https://citespace.podia.com/	Software di visualizzazione bibliometrica utilizzato per generare reti di collaborazione, mappe di co-occorrenza di parole chiave, mappe di cluster, visualizzazioni cronologiche e output di rilevamento delle esplosioni.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/excel	Software di fogli di calcolo utilizzato per la pulizia dei dati, l'ordinamento, i calcoli di frequenza e la preparazione delle tabelle.
Web of Science Core Collection	Clarivate	https://webofscience.clarivate.cn/wos/woscc/basic-search	Database bibliografico utilizzato per recuperare i record inclusi nell'analisi bibliometrica.