随着互联网和智能移动通信的发展和普及,网络群体性事件爆发的频率更高、影响巨大。网络群体性事件是一类特殊的群体性事件,事件的萌芽、发展、爆发和消退都在虚拟社会中进行。网络群体性事件的产生往往伴随着矛盾纠纷和利益诉求,引发网民在网络空间对热点事件进行关注、争议和评判。网民的从众心理和意见领袖的舆论导向会使网民的态度相互影响演化,从而形成比较集中的支持、中立或反对的观点,在网络环境中形成集聚事件,对社会的稳定造成一定程度的影响。面对各类庞杂的网络群体性事件,政府如何把握网络群体性事件的演化规律,积极探索行之有效的防控策略,是当今网络群体性事件研究急需解决的问题。近年来,众多学者以定性和定量的方法针对网络群体性事件的演化和防控进行了积极的探索和研究,这些成果为我们进一步深入研究提供了非常重要的参考依据。本文首先对网络群体性事件的实质进行了研究,厘清网络群体性事件与网络舆情等其他相关概念的关系,通过案例分析从宏观和微观两个方面得出网络群体性事件的演化因素;以多项式拟合、灰色理论、时间序列、BP神经网络和Logistic曲线回归等方法分别得出网络群体性事件的生命周期模型,从宏观角度找寻网络群体性事件的演化规律;基于SIS传染病模型中的动力学原理,构建网络群体性事件传播的数学模型,利用MATLAB进行仿真和求解,分析影响网络群体性事件爆发的内外因素;结合案例构建了网络群体性事件的博弈模型,推导出博弈模型的平衡点,分析各个参数对平衡点的影响趋势;利用元胞自动机原理构建网络群体性事件的仿真模型和仿真平台,从微观的角度,以意见领袖、网民类别、坚定性系数和时间衰减系数四大要素对网络群体的态势变化规律进行模拟仿真,为网络群体性事件的监管提供指导。结合前面对网络群体性事件演化规律的研究结论,提出从网络群体性事件预警机制、引导机制、发布机制、协调机制、修复机制五个方面形成了一套比较可行的政府防控机制。文章的创新点主要有四个方面:一是通过具体案例的历史数据,针对不同类型网络群体性事件构建了生命周期多项式拟合预测模型、灰色预测模型、时间序列预测模型和BP神经网络预测模型,用多项式和Logistic曲线回归方法探讨了网络群体性事件的生命周期具体演化规律,结合具体案例计算出生命周期各个发展阶段的持续时间。二是利用系统动力学原理构建了基于SIS传染病模型的网络群体性事件动态演化的数学模型。将促使网络群体性事件爆发的因素分为内外两类综合因素,加入到传播模型中,在促进函数和阻止函数的作用下,网络群体性事件的参与者和未参与者可以相互转换。根据网络群体性事件爆发前、爆发时、爆发后模型的仿真研究结果,认为事件传播过程中存在着阈值,政府及相关职能部门可以参照阈值采取不同干预措施,有效控制网络群体性事件的发展。三是基于博弈分析的思想构建了政府-网民二人对抗博弈模型和政府协调下的政府-网民博弈模型,推导了动态演化方程和平衡点,分析当政府和网民存在利益冲突时,各自采取的决策对网络群体性事件动态演化发展的影响。四是基于元胞自动机的原理构建了网络群体性事件的态势演化模型和仿真平台。在元胞自动机仿真模拟模型中,利用移动元胞的遍历,对网络群体事件中群体意见的演化进行分析;在仿真平台中,针对不同素质的网民主体,选取合理的坚定性系数,设置网络意见领袖的类型和个数,并且引入时间衰减系数,从而对网络群体性事件的演化规律进行模拟仿真,并根据这些数据特征分析网络群体性事件的爆发形态,为政府应对防控提供决策参考。