随着Web2.0技术的飞速发展，各种各样的虚拟社区应运而生，虚拟社区中信息与知识的传播十分迅速，而其中的“微博”成为现代人分享信息、获得知识的重要渠道之一，并且越来越多的政府注册了自己的官方微博，微博行政变得越来越热门，越来越多政府机构开始借用微博这个便捷、经济的平台发布消息并与大众进行互动，以此提高办事效率，全力打造“阳光政府”。然而，目前关于微博中信息的传播机制探索尚停留在定性分析阶段，从复杂网络的角度对信息在微博社区中传播过程进行建模的还很少，一些现有的关于信息传播建模的成果也只是将传统的传染病模型SIR直接运用于微博社区中，而忽略了影响微博传播的一些人类行为模式因素，导致研究结果与现实数据间差距较大。鉴于此，本文试图对原有传染病模型进行改进，在原有传染病模型的基础上加入意愿因子，建立了新的政府微博传播模型，该模型包括了信息在一个社区内部的传播动力学模型与信息在不同社区之间的传播动力学模型。首先，我们对相关理论基础（包括复杂网络，政府微博和社区结构）作了概述，其次以“北京市教委”官方微博为例，通过分析其近期发表的微博的转发、回复情况简要分析了影响政府微博传播的几大因素——接触率、传播率、免疫率以及意愿因子，基于此建立了政府微博从创建到传播再到停止传播的动力学传播模型，在此基础上，对模型进行了仿真与参数分析，更加直观的体现了各因素对于信息在微博社区中传播的影响，并且运用实例分析了“北京市教委”微博发表的微博之——有关“随迁子女入学问题”的转发过程，简单的对模型进行了实证分析。最后得出了结论及建议，即第一，从接触率上来讲，政府需要专业团队进行微博公关；第二，从传播率上而言，政府应该大力进行政治与思想教育，让大家都关心国事，关心政府事宜；第三，从免疫率上而言，政府应该丰富信息表达的方式，以此增加人们对某信息新鲜感的持续时间；第四，政府应该善于利用意见领袖；第五，政府需要有人与大众进行互动。本文的创新点在于建立了加入意愿因子的政府微博传播模型，从复杂网络角度对政府微博的传播进行研究，相比之前的定性分析，更加深入而科学地阐释了政府微博在虚拟社区上的传播过程，本研究对于政府更好的运用微博进行行政管理活动，制定关于促进良好的知识传播、遏止恶意谣言的传播政策以及开发有关控制软件方面有重大的理论与现实意义。