随着时代的发展和科技的进步,社会网络革命应运而生。研究社会网络中主体之间的微观交互行为,掌握传播对象（如舆情信息和COVID-19病毒等）在社会网络中的传播规律和演化趋势,已成为当前社会管理的重要课题。研究舆情信息和COVID-19病毒在社会网络中的传播,探索社会网络上舆情信息与病毒的传播机理,可以掌握舆情信息和COVID-19病毒的演化趋势及其传播过程,为主动应对突发舆情信息和病毒的传播,有效管理、预防和控制舆情信息扩散和病毒的蔓延,促进社会平稳发展提供有力支撑,具有重大的现实意义。论文的主要工作和所取得研究成果如下:分析微信社交网络舆情信息传播方式,对微信社交网络Agent主体进行分类并分析其行为和状态特性,通过进一步有效地剖析Agent主体之间的微观交互行为,给出了Agent的决策规则,以网络结构方式体现Agent之间的内在联系,建立了基于多Agent的微信社交网络舆情传播模型。通过仿真实验,研究信息价值的时效性、信息源覆盖率和信息关注度对微信舆情信息传播的影响。仿真结果表明,信息价值的时效性与舆情信息的传播呈正相关,且信息源的覆盖率与转发Agent数和中止Agent数呈正相关,信息关注度对舆情传播影响很大。剖析微博社交网络舆情信息的演化过程,依照微博社交网络Agent的行为和状态特性并对Agent主体进行分类,通过对信息处理阶段的划分,分析了Agent的行为规则,依据政府Agent、媒体Agent、网络用户Agent的影响函数,结合贝叶斯概率原理,给出了微博用户Agent的决策模型。仿真结果表明,以微博用户Agent为主导的信息传播,能够清晰地阐述主体之间的微观自主交互行为,同时,考虑到微博社交网络上网络结构和信息内容,针对负面舆情信息,可以通过政府Agent和媒体Agent的干预有效控制突发舆情在微博社交网络中的传播。解析了社会网络病毒传播方式,对病毒传播人群Agent进行了分类,给出了Agent的属性、状态转换规则和决策机制,构建了基于多Agent的社会网络COVID-19病毒传播模型。通过仿真实验,研究了主体适应性行为、隔离力度、初始感染率、安全距离对COVID-19病毒传播的影响。仿真结果表明,主体适用性行为能够阻碍COVID-19病毒的传播,安全距离和隔离力度与阻碍COVID-19病毒传播呈正相关,安全距离越大、隔离力度越强,越有利于阻碍病毒的传播,且初始感染概率对病毒传播具有较大影响。