近年来,农产品安全网络舆情这一关乎民众健康和社会安定的重大问题越来越受到网民的重视,充分认识农产品网络舆情的演化规律,并对其发展进行有效控制,成为目前迫切需要研究的热点问题。研究农产品网络舆情最主要关注的是舆情传播过程中网民情感倾向的变化趋势,以及舆情信息的扩散机制及其关键影响因素,这是准确把握舆情发展动态及其潜在风险,并进行科学引导和干预的前提和基础。因此本研究基于农产品网络舆情的特点,综合运用元胞自动机、传染病模型和复杂网络等方法,通过模型构建与计算机仿真实验,模拟分析了舆情发展过程中网民之间的信息交互和相互影响。本文的主要研究内容和成果如下:(1)构建了基于元胞自动机的农产品网络舆情演化模型CA-Q,以实现对舆情事件中网民情感倾向变化及舆情演化趋势的动态模拟。基于对农产品网络舆情的特征分析,该模型构建了综合内、外关键因素的状态转换规则,创新性地嵌入舆情导控触发条件构建了舆情干预机制,使模型不仅能客观地刻画舆情演化过程,也能分析舆情监管和引导。通过4组对比实验得出以下主要结论:1)负面情绪的影响权值是决定舆情演化过程中观点聚合效应的关键因素;2)元胞免疫值代表网民的认知水平和理性判断力,免疫值越高,越能有效的阻止负面情绪的快速蔓延和聚集;3)有效预判舆情演化趋势,并在舆情发展前期进行适当强度的引导能更有效地防止负面情绪的爆发。CA-Q模型为分析舆情中网民情感态度变化规律和舆情演化趋势提供了技术支撑,为舆情的导控机制及其效果评估提供了量化分析方法。(2)构建了基于复杂网络的农产品网络舆情信息传播与扩散模型SEIRS-G,以实现舆情事件的传播速度与生命周期的动态模拟。用复杂网络生成个体之间的联系,根据传播特点改进了个体之间的状态转移动力学方程。在方程中加入外部导控参数的影响,使模型不仅可以分析舆情传播与扩散的生命周期,也能探讨有效控制扩散的策略与方法。通过5组对比实验得出以下主要结论:1)节点度代表网民可以影响的邻居数量,初始传播者的节点度越高,舆情传播的增长速度越快,达到传播高潮的时间越短;2)网民对于事件的辨别力和相信程度影响网民选择传播和退出的概率以及舆情的扩散速度和热度;3)在舆情扩散中加入对接触和传播网民的引导可以降低舆情的传播时间和范围。SEIRS-G模型为分析农产品舆情事件的传播速度和生命周期提供了模型基础,为采用有效的引导措施提供科学的理论依据和决策参考。(3)以“非洲猪瘟”事件为例,验证了本文构造的模型的有效性和实用性。将获取的网民评论进行情感倾向分析,通过计算仿真数据与事件数据的拟合误差和导控时间节点的吻合程度,说明CA-Q模型对于模拟舆情事件中网民情感倾向变化的可靠性。改变SEIRS-G模型中的相关参数,分析模拟与实际事件的舆情传播周期和导控节点,并通过自由扩散和早期导控与事件仿真曲线的对比,动态模拟了舆情事件的传播速度和生命周期。通过实证分析说明了本文构建的模型可以用来模拟农产品网络舆情的演化过程,为实际应用中网络舆情的有效监管和科学导控提供理论支撑与方法指导。