The Network Dynamics of Social Influence in - PowerPoint PPT Presentation

The ¡Network ¡Dynamics ¡of ¡Social ¡Influence ¡ in ¡Inter-­‑Organiza=onal ¡Fields ¡ ¡ Lugano ¡Team ¡Presenta=on ¡ Ljubljana, ¡Slovenia ¡ January ¡2012 ¡

Agenda ¡ • Presenta=on ¡of ¡the ¡team ¡members ¡ • General ¡Research ¡Objec=ves ¡ ¡ • Empirical ¡seIng ¡ • Data ¡ • Sub-­‑Projects ¡(Modules) ¡ • SIENA ¡Desiderata ¡ 2 ¡

Team ¡members ¡ • Eric ¡Quintane, ¡ SNF ¡Research ¡Fellow ¡ – ( University ¡of ¡Lugano) ¡ • Francesca ¡Pallo?, ¡ SNF ¡Research ¡Fellow ¡ ¡ – ( University ¡of ¡Lugano) ¡ • Guido ¡Conaldi, ¡ Lecturer ¡ ¡ – ( University ¡of ¡Greenwich/Lugano) ¡ • Marco ¡Tonellato, ¡ PhD ¡student ¡ ¡ – ( University ¡of ¡Lugano ¡(CMU ¡from ¡September ¡2012) ¡ 3 ¡

Research ¡ObjecJves ¡ Characterize ¡influence ¡in ¡inter-­‑organizaJonal ¡fields ¡ ¡ • Q1: ¡Why ¡is ¡this ¡something ¡worth ¡doing? ¡ – Theore=cally: ¡ • The ¡problem ¡of ¡isomorphism ¡(«coercive», ¡«mime=c,» ¡and ¡«norma=ve»): ¡ Only ¡implicitly ¡linked ¡to ¡network ¡mechanisms ¡ – Pragma=cally: ¡ • The ¡problem ¡of ¡similarity ¡among ¡linked ¡actors ¡ 4 ¡

Research ¡ObjecJves ¡ Characterize ¡influence ¡in ¡inter-­‑organizaJonal ¡fields ¡ • Q2: ¡Why ¡is ¡this ¡difficult ¡to ¡do? ¡ – Methodologically: ¡ ¡ • The ¡selec=on/Influence ¡problem ¡(The ¡“peer-­‑effects” ¡problem) ¡ – Substan=vely: ¡ ¡ • Ambiguity ¡in ¡the ¡connec=on ¡between ¡social ¡influence ¡and ¡its ¡ behavioral ¡expressions ¡(an=-­‑conformity ¡-­‑ ¡ T.A.B.S. ¡Slide ¡13/23 ¡on ¡methodological ¡ comparison ¡on ¡ Brechwald ¡& ¡Prinstein ¡(J. ¡Res. ¡Adolesc., ¡2011 ¡) ¡ • Experien=al ¡and ¡vicarious ¡learning ¡ ¡ • The ¡problem ¡of ¡constraints ¡(or ¡alterna=ves) ¡and ¡network ¡posi=ons ¡ (which ¡may ¡affect ¡actors ¡in ¡the ¡same ¡way ¡-­‑ ¡and ¡may ¡be ¡unobservable) ¡ 5 ¡

Se?ng ¡ § Lazio: ¡Large ¡Italian ¡Region ¡(5.300.000 ¡residents) ¡ § All ¡hospitals ¡in ¡the ¡region: ¡110 ¡public ¡(i.e., ¡LHU ¡hospitals, ¡University ¡ Policlinics)and ¡private ¡accredited ¡hospitals ¡(i.e, ¡Hospital ¡Trusts) ¡ ¡ § Hospitals ¡are ¡organized ¡in ¡12 ¡Local ¡Health ¡Units ¡(LHU) ¡ § LHU: ¡well ¡defined ¡territorial ¡and ¡administraJve ¡units ¡to ¡which ¡hospitals ¡are ¡ insJtuJonally ¡assigned ¡by ¡health ¡authoriJes ¡ ¡ § LHU ¡are ¡composed ¡by ¡various ¡MunicipaliJes ¡(376 ¡in ¡total), ¡corresponding ¡to ¡ zip ¡code ¡areas ¡ § All ¡clinical ¡specialJes ¡for ¡each ¡hospital ¡based ¡on ¡the ¡naJonal ¡classificaJon ¡ system ¡

Data ¡ • 1-­‑mode ¡network ¡panel ¡data: ¡(In-­‑)pa=ent ¡transfer ¡rela=ons ¡between ¡ hospital ¡ – Valued ¡matrices. ¡Dimension: ¡110x110 ¡hospitals ¡ – Time ¡waves: ¡7 ¡years ¡(2004-­‑2010) ¡ – N. ¡of ¡transfers: ¡19’000 ¡per ¡year, ¡on ¡average ¡ • 2-­‑mode ¡network ¡panel ¡data ¡of ¡hospitals ¡by ¡special=es ¡ ¡ – Binary ¡matrices. ¡Dimension: ¡110 ¡hospitals, ¡54 ¡special=es ¡ ¡ – Time ¡waves: ¡5 ¡years ¡(2006-­‑2010) ¡ • Behavioral ¡variables ¡(performance) ¡ – Compara=ve ¡Performance ¡Index, ¡Weighted ¡Produc=vity ¡Index, ¡ Average ¡Length ¡of ¡Stay, ¡Readmission ¡Rate, ¡Mortality ¡Rate ¡ ¡ • Control ¡variables ¡(monadic ¡and ¡dyadic) ¡ – i.e., ¡geographic ¡distance, ¡organiza=onal ¡form, ¡LHU ¡membership, ¡type ¡ of ¡assistance, ¡size, ¡resource ¡interdependence, ¡capacity ¡constraint ¡ ¡ ¡ 7 ¡

Data ¡ • 1-­‑mode ¡network ¡panel ¡data: ¡(In-­‑)pa=ent ¡transfer ¡rela=ons ¡between ¡ hospital ¡ – Valued ¡matrices. ¡Dimension: ¡110x110 ¡hospitals ¡ – Time ¡waves: ¡7 ¡years ¡(2004-­‑2010) ¡ – N. ¡of ¡transfers: ¡19’000 ¡per ¡year, ¡on ¡average ¡ • 2-­‑mode ¡network ¡panel ¡data ¡of ¡hospitals ¡by ¡special=es ¡ ¡ – Binary ¡matrices. ¡Dimension: ¡110 ¡hospitals, ¡54 ¡special=es ¡ ¡ – Time ¡waves: ¡5 ¡years ¡(2006-­‑2010) ¡ • Behavioral ¡variables ¡(performance) ¡ – Compara=ve ¡Performance ¡Index, ¡Weighted ¡Produc=vity ¡Index, ¡ Average ¡Length ¡of ¡Stay, ¡Readmission ¡Rate, ¡Mortality ¡Rate ¡ ¡ • Control ¡variables ¡(monadic ¡and ¡dyadic) ¡ – i.e., ¡geographic ¡distance, ¡organiza=onal ¡form, ¡LHU ¡membership, ¡type ¡ of ¡assistance, ¡size, ¡resource ¡interdependence, ¡capacity ¡constraint ¡ ¡ ¡ 8 ¡

Data ¡ • 1-­‑mode ¡network ¡panel ¡data: ¡(In-­‑)pa=ent ¡transfer ¡rela=ons ¡between ¡ hospital ¡ – Valued ¡matrices. ¡Dimension: ¡110x110 ¡hospitals ¡ – Time ¡waves: ¡7 ¡years ¡(2004-­‑2010) ¡ – N. ¡of ¡transfers: ¡19’000 ¡per ¡year, ¡on ¡average ¡ • 2-­‑mode ¡network ¡panel ¡data ¡of ¡hospitals ¡by ¡special=es ¡ ¡ – Binary ¡matrices. ¡Dimension: ¡110 ¡hospitals, ¡54 ¡special=es ¡ ¡ – Time ¡waves: ¡5 ¡years ¡(2006-­‑2010) ¡ • Behavioral ¡variables ¡(performance) ¡ – Compara=ve ¡Performance ¡Index, ¡Weighted ¡Produc=vity ¡Index, ¡ Average ¡Length ¡of ¡Stay, ¡Readmission ¡Rate, ¡Mortality ¡Rate ¡ ¡ • Control ¡variables ¡(monadic ¡and ¡dyadic) ¡ – i.e., ¡geographic ¡distance, ¡organiza=onal ¡form, ¡LHU ¡membership, ¡type ¡ of ¡assistance, ¡size, ¡resource ¡interdependence, ¡capacity ¡constraint ¡ ¡ ¡ 9 ¡

Data ¡ • 1-­‑mode ¡network ¡panel ¡data: ¡(In-­‑)pa=ent ¡transfer ¡rela=ons ¡between ¡ hospital ¡ – Valued ¡matrices. ¡Dimension: ¡110x110 ¡hospitals ¡ – Time ¡waves: ¡7 ¡years ¡(2004-­‑2010) ¡ – N. ¡of ¡transfers: ¡19’000 ¡per ¡year, ¡on ¡average ¡ • 2-­‑mode ¡network ¡panel ¡data ¡of ¡hospitals ¡by ¡special=es ¡ ¡ – Binary ¡matrices. ¡Dimension: ¡110 ¡hospitals, ¡54 ¡special=es ¡ ¡ – Time ¡waves: ¡5 ¡years ¡(2006-­‑2010) ¡ • Behavioral ¡variables ¡(performance) ¡ – Compara=ve ¡Performance ¡Index, ¡Weighted ¡Produc=vity ¡Index, ¡ Average ¡Length ¡of ¡Stay, ¡Readmission ¡Rate, ¡Mortality ¡Rate ¡ ¡ • Control ¡variables ¡(monadic ¡and ¡dyadic) ¡ – i.e., ¡geographic ¡distance, ¡organiza=onal ¡form, ¡LHU ¡membership, ¡type ¡ of ¡assistance, ¡size, ¡resource ¡interdependence, ¡capacity ¡constraint ¡ ¡ ¡ 10 ¡

Sub-­‑Project ¡1 ¡ Title: ¡InterorganizaJonal ¡relaJons ¡and ¡ ¡organizaJonal ¡performance ¡ • Sample ¡ ¡ • – One-­‑mode ¡network ¡panel ¡data ¡on ¡(in)-­‑pa=ent ¡sharing ¡rela=onships ¡ – 110 ¡hospitals, ¡7 ¡years ¡ Se?ng ¡ • – Pa=ent ¡ sharing ¡ rela=onships ¡ require ¡ a ¡ high ¡ level ¡ of ¡ inter-­‑hospital ¡ collabora=on ¡ and ¡ imply ¡ transfer ¡ of ¡ informa=on ¡ and ¡ clinical ¡ as ¡ well ¡ as ¡ organiza=onal ¡knowledge. ¡This ¡may ¡result ¡in ¡an ¡increased ¡capacity ¡to ¡absorb ¡ knowledge ¡ ¡and ¡learn ¡from ¡partners. ¡ ObjecJve ¡ • – Develop ¡ and ¡ test ¡ hypotheses ¡ about ¡ the ¡ rela=onship ¡ between ¡ change ¡ in ¡ collabora=ve ¡ network ¡ =es ¡ and ¡ change ¡ in ¡ the ¡ behavior ¡ of ¡ hospitals ¡ (“performance”). ¡ We ¡ are ¡ interested ¡ in ¡ understanding ¡ how ¡ network ¡ substructures ¡ in ¡ which ¡ hospitals ¡ are ¡ embedded ¡ affect ¡ differences ¡ in ¡ performance ¡between ¡partner ¡hospitals. ¡ ¡ Current ¡state ¡of ¡development ¡ • 11 ¡ – Data ¡collec=on ¡completed ¡

Nodes ¡represent ¡hospitals ¡ The ¡size ¡of ¡the ¡lines ¡represents ¡the ¡number ¡of ¡pa=ents ¡transferred ¡between ¡two ¡hospitals ¡ 12 ¡