新型冠状病毒自2019年年底出现以后就以其独有的特征对全球公共卫生造成了巨大的挑战和威胁,迅速成为全世界关注的焦点。在疫情期间,网络上与之有关的信息层出不穷,真假难辨。公众在社交媒体进行信息互动和传播的过程中,易受到网络言论以及信息的影响,负面舆论时有发生。本文主要利用社会网络分析法、决策实验与评价实验室法、文本情感分析法以及建模与仿真,通过构建符合知识问答社区疫情特征的SNPIR信息传播模型,探究重大疫情背景下社交媒体的信息传播特征与管控社交媒体引导对策。本文的主要研究成果与创新点如下:（1）将具有独特特征和研究较少的知识问答社区类社交媒体为研究对象,分析了重大疫情背景下的信息传播特征。根据网络意见领袖的信息交互行为构建了信息传播网络,创新性的选取信息传播效率、传播路径以及传播控制度作为衡量网络的指标,还考察了用户在信息传播时的情感倾向。（2）根据用户在重大疫情期间信息传播时具有的情感倾向和影响力等特性,构建了SNPIR信息传播模型,更好描述了用户自身潜在干扰因素对信息传播的影响。以沉默的螺旋理论、选择性接触理论和情绪感染理论为基础,利用MATLAB,通过数值仿真分析了不同情感传播者的初始节点数量、节点影响力以及情绪感染作用对网络信息传播的影响。研究发现社交媒体的情感走向受到带有情感倾向的信息传播者的影响。无论是增加哪一种情绪传播者的初始节点数量都会造成整个网络的情感变化,且两种情感的传播者存在着相互感染的情况。（3）为重大突发性公共卫生事件管控社交媒体舆情提供参考。根据社交媒体信息传播特征与模型仿真分析,分别对社交媒体平台、公众以及政府提出了提升舆论引导的对策建议,为营造良好的网络环境提供支持。本文通过对重大疫情背景下知识问答社区信息传播过程进行了较为全面的分析,并构建了SNPIR信息传播模型,以期能更好的理解用户自身情感和影响力等因素对社交媒体信息传播的影响;为提升用户之间的信息传播效率提供帮助,避免信息失真;也为重大突发公共卫生事件期间有效引导、监督、控制社交媒体信息传播提供帮助。