网络集群行为是现实集群行为在网络空间的一种新形式,当今社会互联网快速普及与发展,浏览新闻,实时评论,随手转发等行为已成为人们的生活常态,可以说每一个自然形成的“微博热搜”背后都是一次网络集群行为的结果。新浪微博等社交平台使得民众表达其意愿与诉求更加方便,激发了公众参与社会互动的积极性,但也带来了信息传播中的一些负面影响,因此对网络集群行为发生发展机制与路径进行研究,对于合理引导其最终趋于理性发展具有重要的意义。以往对网络集群行为的研究并没有跳出传统研究的框架,大多采用问卷法,通过情景模拟进行网络集群行为意向的研究,少数以真实网络数据进行的研究大都基于大数据进行趋势预测分析,并未对相关变量进行精确量化。基于此,本研究分析了真实发生的网络集群行为,通过微博评论等信息分析网络集群行为发生发展的情绪机制,具有较高的生态效度。另外,本研究探究了怨恨这一社会情绪对网络集群行为的作用机制,拓展了集群行为的情绪路径。本研究使用Python语言编写网络爬虫抓取的新浪微博数据进行研究。预备研究的内容是通过分词、统计词频筛选出网民表达不公正感的常用词汇编制不公正感词表,并对不公正感词表和已有的愤怒词表进行词汇赋值。正式研究对抓取的微博内容进行分词,分别匹配不公正感词表和愤怒词表,同时在微博评论中筛选表达怨恨的语句进行赋值,将词汇值相加计算各变量上的得分,进行中介效应分析。研究考察了不公正感、群体愤怒、怨恨对网络集群行为的影响。主要研究结论如下:(1)不公正感显著正向预测网络集群行为;(2)群体愤怒显著正向预测网络集群行为;(3)群体愤怒在不公正感和网络集群行为之间起中介作用;(4)怨恨显著正向预测网络集群行为;(5)怨恨在不公正感和网络集群行为之间起中介作用。