L'obiettivo di questa ricerca è di effettuare una review della letteratura scientifica sul tema della sostenibilità nell’arco degli ultimi cinquant’anni con tecniche di text mining per comprendere come si sia organizzato il dibattito scientifico sull'argomento e quale sia stata la sua evoluzione nel tempo.
Il tema della sostenibilità è stata oggetto di un ampio dibattito sin dal primo contributo seminale di Ehrlich nel 1967. Cinque anni dopo, il Rapporto del Club di Roma sui «limiti della crescita» conteneva una definizione implicita di sostenibilità che richiedeva restrizioni sui sistemi ecologici e sociali . Nel 1987, il Rapporto Brundtland ha definito lo sviluppo sostenibile come uno sviluppo che soddisfa i bisogni attuali senza compromettere la capacità di soddisfare quelli delle generazioni future. Attualmente, la definizione del concetto di sostenibilità prevalente è quello di soddisfare i bisogni delle generazioni attuali e future, a seconda del capitale umano, naturale ed economico, per provvedere al benessere delle persone.
Come ha sottolineato Kidd nel 1992, nelle discussioni sulla sostenibilità sono emersi sei filoni di pensiero: il filone ecologico/capacità di carico, le risorse/ambiente, la biosfera, la critica alla tecnologia, la “crescita non lenta”/ e l'ecosviluppo. Dopo 30 anni dall'articolo di Kidd, è interessante verificare se il dibattito scientifico ruota ancora attorno a questi assi o se ne sono emersi di nuovi.
A tal fine, attraverso il database di Scopus, abbiamo individuato 304.990 articoli prodotti dal 1970 ad oggi che contenevano il termine “sustenability” nel titolo, nell’abstract o nelle keywords. Dopo aver realizzato delle statistiche descrittive per comprendere in che modo il concetto si sia evoluto nel tempo, sono stati selezionati e raccolti tutti gli abstract degli articoli nell’ambito delle scienze sociali, che contenevano il termine nelle keywords, in un corpus di grandi dimensioni, oltre 7,5 milioni di dati. Successivamente, è stata realizzata un’analisi del contenuto con tecniche di text mining al fine di individuare gli assi che hanno organizzato il dibattito scientifico sull'argomento, sia in generale che relativamente alla sua evoluzione nel tempo.
