Inledning: Föreliggande studie undersöker hur rekryteringsmetoden headhunting kan genomföras i Sverige och hur sociala medier samt LinkedIn används i processen. Studien undersöker även hur headhunterns geografiska kontext kan påverka arbetssättet, vilket är ett outforskat område sedan tidigare. Teorin grundar sig i vetenskapliga artiklar inom området headhunting, geografisk kontext och sociala medier. Syfte: Denna studie ämnar till att få en bredare förståelse för hur organisationer rekryterar kompetens genom headhunting. Studien ämnar även till att undersöka hur sociala medier och LinkedIn används i processen samt om det finns någon skillnad på hur headhunting genomförs beroende på headhunterns geografiska kontext. Metod: Uppsatsen har en kvalitativ metod där vi har studerat ett problem som undersökts genom semistrukturerade intervjuer. Dessa har genomförts med fem respondenter för att samla in empiriskt material till uppsatsen. Respondenterna är personer som på daglig basis arbetar med headhunting. Slutsats: Vår slutsats är att headhunting-processen genomförs på ett liknande sätt som rekrytering via annonser, den stora skillnaden ligger i att man söker upp möjliga kandidater själv, istället för att kandidater söker sig till organisationen genom exempelvis annonser. Av föreliggande studie kan även slutsatsen dras att den geografiska kontexten påverkar arbetet med headhunting på så sätt att utbudet av kompetens varierar samt att begreppet “närområdet” varierar beroende på storlek på stad. Studien visar att headhunters inte använder sig av sociala medier i någon nämnvärd grad i syfte att söka upp möjliga kandidater, däremot kan det användas för att få en bild av kandidatens karaktär. Föreliggande studie visar istället att det är LinkedIn som är plattformen man använder sig av. / This paper examines how headhunting works in Sweden and if the headhunters’ geographical context affects the work. The paper aims to extend the understanding of how organizations recruit competent labor through headhunting. This paper also aims to investigate how social media and LinkedIn is used in the process. Our result demonstrates that the headhunting process is not that different from traditional recruitment that is based on adverts. The main difference lies in the way which possible candidates are found. The result also demonstrates that the organization’s geographical context affects the way it operates with headhunting. Larger cities have a bigger supply of labor and the immediate area is also something that differs and affects the work of headhunting. This study also shows that social media is not used when headhunters are searching for potential candidates. Instead the study shows that it is LinkedIn that is being used for this purpose.

A prematuridade é um dos grandes problemas de saúde pública, contribuindo com elevados números para a morbi-mortalidade infantil, principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil. Conceitua-se o nascido prematuro ou pré-termo como aquele que nasce com menos de 37 semanas de gestação. Os fatores de risco individuais associados à incidência da prematuridade são conhecidos. No entanto, os fatores contextuais que podem influenciar na sua incidência têm sido pouco estudados. Sabe-se que a prematuridade é variável conforme a raça, as condições socioeconômicas, ambientais e culturais em que as mães estão inseridas. Assim, a presente tese teve por objetivo analisar o padrão da distribuição geográfica do risco relativo da prematuridade infantil em diferentes escalas: no estado de São Paulo, na Região Metropolitana de São Paulo e na esfera intra-urbana do município de São Paulo, durante o período de 2002 a 2007 (estado de SP), 2000 a 2010 (RMSP) e 2002 a 2013 (MSP) por meio da análise espacial exploratória. Investigamos como o contexto geográfico tem afetado o risco relativo de nascimentos pré-termo, através de testes de associação espacial global e local (I Moran e LISA) para estado de SP e para RMSP. Pela regressão multivariada global (OLS) e regressão geograficamente ponderada (GWS), estudamos quais variáveis explanatórias tiveram melhor capacidade explicativa para compreender espacialmente os riscos de nascimentos pré-termo no estados de SP (variável dependente). As variáveis explanatórias (independentes) foram representadas: pelas condições socioeconômicas das mães e foram mensuradas pelo índice de privação sociomaterial (IP), assim como pelo acesso ao sistema de saúde materna e do recém-nascido, representados pela porcentagem de cesáreas, pelo número de consultas pré-natal acima de 7 e pelo número de UTIs neonatais por 1000 nascidos vivos. Para isso, utilizamos dados de saúde do Sistema de Nascidos Vivos (SINASC) do Ministério da Saúde (DATASUS), dados socioeconômicos da Fundação SEADE, e dados de acesso da saúde materna e do recém-nascido do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNEs). Tanto os riscos relativos de nascimentos pré-termo como as variáveis socioeconômicas apresentaram autocorrelação espacial global significativa. Houve associação espacial local significativa entre os riscos relativos de nascidos prematuros com todas as variáveis socioeconômicas testadas para o estado de SP e para RMSP. As distribuições geográficas destas associações ocorreram de maneira não aleatória e heterogênea pelo estado de SP e pela RMSP, demonstrando a forte e complexa relação entre indicadores de saúde dos recém-nascidos com as condições socioeconômicas em que mães estão inseridas. Apenas o número de UTIs neonatais foi a única variável estatisticamente significativa do modelo global OLS, que melhor explicou a distribuição geográfica dos riscos relativos de nascimentos pré-termo no estado de SP. O modelo GWR ajudou a identificar separadamente e localmente quais os munícipios do território paulista que apresentaram riscos mais altos de nascimentos pré-termo pela privação sócio-material, pela porcentagem de cesáreas, pela porcentagem de consultas pré-natal acima de 7 e pelo número de UTIs neonatais por 1000 nascidos vivos. / Prematurity is a serious public health issue, increasing significantly the child morbidity and mortality cases, especially in developing countries such as Brazil. A premature or preterm birth is defined when the birth occurs with less than 37 gestational weeks. While the individual risk factors associated with the incidence of prematurity are known, contextual factors able to impact it have not been given the same attention. It is known that prematurity is influenced by the ethnic group and socio-economic, environmental and cultural conditions experienced by the mother. In this context, the present thesis aimed to analyze the spatial distribution patterns of the relative risk of premature birth, through exploratory spatial data analysis, in three different spatial scales: the state of São Paulo (SP), the São Paulo Metropolitan Area (SPMA), and in the intra-urban scale of the municipality of São Paulo (SPM). The time period studied ranged from 2002 to 2007 (SP), 2000 to 2010 (SPMA) and 2002 to 2013 (SPM). We investigated how the geographical context has affected the relative risk of preterm birth through global and local spatial association tests (Morans I and LISA) for the state of SP and the SPMA. Using the global multivariate regression (OLS) and the geographically weighted regression (GWR), we studied which explanatory variables best explained, spatially, the risk of preterm birth in the state of SP (dependent variable). The explanatory variables (independent) were represented by the socioeconomic conditions of the mothers and were measured by the sociospatial deprivation index (DPi), as well as the health system access by the mothers and premature infants, represented by the number of caesarian deliveries, number of prenatal testings above 7 and number of newborn emergency entries by 1000 live births. For that, we used data from the national Live Birth System (SINASC) from the Ministry of Health (DATASUS), socioeconomic data from the SEADE foundation, and newborn and maternal health access data from the National Registry of Health Facilities (CNEs) from Brazil. Both the preterm birth relative risks and the socioeconomic variables presented significant global spatial autocorrelation. There was significant spatial local association between the premature birth relative risks with all socioeconomic variables tested for the state of SP and for the SPMA. The geographical distribution of such associations occurred in a non-random pattern, and heterogeneously distributed through the territory of the state of SP and the SPMA, revealing the strong and complex relation between the newborn health indicators and the socioeconomic conditions to which their mothers are subject. The number of emergency entries was the statistically significant variable form the global model that best explained the geographical distribution of the preterm birth relative risks in the state of SP. The GWR helped to identify locally which municipalities of the state presented higher risks of preterm birth due to the sociospatial deprivation index, the number of caesarian deliveries, number of prenatal testings above 7 and number of newborn emergency entries by 1000 live births.

A prematuridade é um dos grandes problemas de saúde pública, contribuindo com elevados números para a morbi-mortalidade infantil, principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil. Conceitua-se o nascido prematuro ou pré-termo como aquele que nasce com menos de 37 semanas de gestação. Os fatores de risco individuais associados à incidência da prematuridade são conhecidos. No entanto, os fatores contextuais que podem influenciar na sua incidência têm sido pouco estudados. Sabe-se que a prematuridade é variável conforme a raça, as condições socioeconômicas, ambientais e culturais em que as mães estão inseridas. Assim, a presente tese teve por objetivo analisar o padrão da distribuição geográfica do risco relativo da prematuridade infantil em diferentes escalas: no estado de São Paulo, na Região Metropolitana de São Paulo e na esfera intra-urbana do município de São Paulo, durante o período de 2002 a 2007 (estado de SP), 2000 a 2010 (RMSP) e 2002 a 2013 (MSP) por meio da análise espacial exploratória. Investigamos como o contexto geográfico tem afetado o risco relativo de nascimentos pré-termo, através de testes de associação espacial global e local (I Moran e LISA) para estado de SP e para RMSP. Pela regressão multivariada global (OLS) e regressão geograficamente ponderada (GWS), estudamos quais variáveis explanatórias tiveram melhor capacidade explicativa para compreender espacialmente os riscos de nascimentos pré-termo no estados de SP (variável dependente). As variáveis explanatórias (independentes) foram representadas: pelas condições socioeconômicas das mães e foram mensuradas pelo índice de privação sociomaterial (IP), assim como pelo acesso ao sistema de saúde materna e do recém-nascido, representados pela porcentagem de cesáreas, pelo número de consultas pré-natal acima de 7 e pelo número de UTIs neonatais por 1000 nascidos vivos. Para isso, utilizamos dados de saúde do Sistema de Nascidos Vivos (SINASC) do Ministério da Saúde (DATASUS), dados socioeconômicos da Fundação SEADE, e dados de acesso da saúde materna e do recém-nascido do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNEs). Tanto os riscos relativos de nascimentos pré-termo como as variáveis socioeconômicas apresentaram autocorrelação espacial global significativa. Houve associação espacial local significativa entre os riscos relativos de nascidos prematuros com todas as variáveis socioeconômicas testadas para o estado de SP e para RMSP. As distribuições geográficas destas associações ocorreram de maneira não aleatória e heterogênea pelo estado de SP e pela RMSP, demonstrando a forte e complexa relação entre indicadores de saúde dos recém-nascidos com as condições socioeconômicas em que mães estão inseridas. Apenas o número de UTIs neonatais foi a única variável estatisticamente significativa do modelo global OLS, que melhor explicou a distribuição geográfica dos riscos relativos de nascimentos pré-termo no estado de SP. O modelo GWR ajudou a identificar separadamente e localmente quais os munícipios do território paulista que apresentaram riscos mais altos de nascimentos pré-termo pela privação sócio-material, pela porcentagem de cesáreas, pela porcentagem de consultas pré-natal acima de 7 e pelo número de UTIs neonatais por 1000 nascidos vivos. / Prematurity is a serious public health issue, increasing significantly the child morbidity and mortality cases, especially in developing countries such as Brazil. A premature or preterm birth is defined when the birth occurs with less than 37 gestational weeks. While the individual risk factors associated with the incidence of prematurity are known, contextual factors able to impact it have not been given the same attention. It is known that prematurity is influenced by the ethnic group and socio-economic, environmental and cultural conditions experienced by the mother. In this context, the present thesis aimed to analyze the spatial distribution patterns of the relative risk of premature birth, through exploratory spatial data analysis, in three different spatial scales: the state of São Paulo (SP), the São Paulo Metropolitan Area (SPMA), and in the intra-urban scale of the municipality of São Paulo (SPM). The time period studied ranged from 2002 to 2007 (SP), 2000 to 2010 (SPMA) and 2002 to 2013 (SPM). We investigated how the geographical context has affected the relative risk of preterm birth through global and local spatial association tests (Morans I and LISA) for the state of SP and the SPMA. Using the global multivariate regression (OLS) and the geographically weighted regression (GWR), we studied which explanatory variables best explained, spatially, the risk of preterm birth in the state of SP (dependent variable). The explanatory variables (independent) were represented by the socioeconomic conditions of the mothers and were measured by the sociospatial deprivation index (DPi), as well as the health system access by the mothers and premature infants, represented by the number of caesarian deliveries, number of prenatal testings above 7 and number of newborn emergency entries by 1000 live births. For that, we used data from the national Live Birth System (SINASC) from the Ministry of Health (DATASUS), socioeconomic data from the SEADE foundation, and newborn and maternal health access data from the National Registry of Health Facilities (CNEs) from Brazil. Both the preterm birth relative risks and the socioeconomic variables presented significant global spatial autocorrelation. There was significant spatial local association between the premature birth relative risks with all socioeconomic variables tested for the state of SP and for the SPMA. The geographical distribution of such associations occurred in a non-random pattern, and heterogeneously distributed through the territory of the state of SP and the SPMA, revealing the strong and complex relation between the newborn health indicators and the socioeconomic conditions to which their mothers are subject. The number of emergency entries was the statistically significant variable form the global model that best explained the geographical distribution of the preterm birth relative risks in the state of SP. The GWR helped to identify locally which municipalities of the state presented higher risks of preterm birth due to the sociospatial deprivation index, the number of caesarian deliveries, number of prenatal testings above 7 and number of newborn emergency entries by 1000 live births.