舆论动力学在社会网络中存在着非常多的应用，深入研究其可控性问题具有非常重大的意义。DeGroot模型虽然简单，但能够捕获合理的更新过程，具有非常好的特性，能够为社会网络中舆论动力学问题进行建模。本文在此基础之上，引入影响力的概念，为分析社会网络中舆论动力学的可控性问题提供了一种框架。结果表明，如果网络中存在持相反观点且对影响免疫的个体，群体对于命题的观点或态度可被固执的个体集合控制。针对网络中是否存在不可控源的不同情形，运用Markov链的性质，分析网络完全或部分影响可控的结构条件，得到相应的可控准则。在影响网络能够达成共识的前提下，考虑驱动节点的数目和收敛速度的因素，提出如何选取最少的驱动节点从而快速地控制影响网络的具体方法。通过比较网络的影响可控性与结构可控性，得到了两者之间的关系。此外，研究发现意见的波动与影响矩阵的最小负特征值有关。为了量化驱动节点在态度值波动中的重要性，对大量的网络数据进行了仿真，了解了聚类系数、K-shell及扩散系数之间的联系。