突发事件的发生是人类社会发展过程中必然出现的现象。它们往往具有灾难性、紧迫性、不确定性等特征,容易造成民众心理上的极度恐慌,从而引发群体性事件,加大对突发事件管理与控制的难度。同时,一系列突发性群体事件总是伴随着舆论的出现而发生,并影响着民众的观点和行为。进入21世纪以来,随着全球信息技术的飞速发展,舆论的传播形式和方式发生了许多重要改变,建立、健全突发事件下的舆论引导机制已经成为全球各国政府共同关心、亟待解决的难题。本文以突发性群体事件下的舆论演化机理为研究对象,综合运用社会网络理论、社会动力学以及复杂系统科学的相关理论和方法,致力于探究舆论传播的物理规律,结合现实生活中的经典案例对影响舆论传播的各种要素逐一展开剖析,试图给出一个完整的舆论传播建模与分析研究体系,为突发性事件应急管理体系的构建、完善以及舆论引导机制的有效实施提供理论依据。舆论动力学是一种重要的社会动力学,是建立舆论传播模型的基本方法。常见的舆论动力学模型主要包括观点取离散值的投票者模型、多数决定模型、社会影响力模型和Sznajd模型等以及观点取连续值的Deffuant-Weisbuch(DW)有界信任模型和Hegselmann-Krause(HK)有界信任模型及对这两类传统有界信任模型的各种扩展模型等。本文主要采用有界信任规则对社会群体建立适当的舆论动力学模型,并分析群体的连续观点在突发性群体事件下的演化规律。本文主要的研究内容和研究结果可以概括为以下四个方面:第一,建立了一个具有一般形式的非一致有界信任模型,通过计算机仿真实验分析了个体信任水平、社会网络规模等因素对舆论演化的影响。当社会网络中个体的信任水平非一致时,群体观点比同质有界信任模型更难达到一致。难度随着个体信任水平的减小而增加。另一方面,在同质有界信任模型中,社会网络规模只影响群体观点的收敛时间;而基于非一致有界信任模型的研究结果却表明社会网络规模与最终群体观点簇的数量之间存在一种非递减关系。非一致有界信任模型更符合现实社会中个体存在不同属性特征的情况,为群体观点演化的研究提供了新的路径。第二,建立了多水平异质有界信任模型。依据个体差异性理论,按照个体信任水平的大小把社会网络群体横向划分为开放型、中庸型和保守型三个子群体。计算机仿真结果表明,对最终群体观点的状态起决定性作用的是信任水平最低的保守型个体。在社会网络群体规模固定时,存在一个关键的保守型子群体比例阈值。当保守型子群体的比例不超过该阈值时,整个社会网络的最终群体观点将达到一致;否则,最终群体观点将至少分化为两个观点簇。虽然通过缩小个体初始观点间的差异,能增加群体观点达到一致性的可能,但仍无法完全避免足够大比例保守型个体将分裂群体观点的事实。另外,我们还发现最终群体观点簇的数量与社会网络规模之间存在一个线性增长函数关系,线性增长率近似等于社会网络群体中保守型个体的比例。第三,建立了主导—从属舆论传播模型。依据社会层级理论,按照个体在社会网络中层级的高低将整个群体划分为主导层个体(舆论领袖)和从属层个体(普通个体)两大类。研究结果表明,舆论领袖的存在将显著地改变整个社会网络群体观点的演化过程和最终状态;而且,在一个信任水平为异质的社会网络中,舆论领袖引导力的强弱主要由社会网络中信任水平较低的个体及从属层个体对舆论领袖的信任程度共同决定;社会网络群体规模和舆论领袖比例对舆论领袖引导力的强弱没有显著影响。第四,建立了突发性群体事件下的舆论演化模型──环境噪音舆论传播模型。本部分以突发事件的本质特征──不确定性作为衡量外部环境状况的变量,从不同角度证实了外部环境对舆论演化过程的影响。首先,分析了突发性事件下群体观点达到一致性的可能性。随着外部环境不确定性的增大,在不存在舆论领袖的情况下,普通个体表现出更强烈的从众行为。其次,研究结果表明,舆论领袖的引导力在外部环境噪音的影响下不具有稳定性。当外部环境的不确定性过大时,舆论领袖对普通个体的引导力不仅不增加,反而有所减弱。最后,当其它条件固定不变时,社会网络规模与群体观点演化之间的关系在外部环境噪音的影响下具有相对稳定性。