新型冠状病毒肺炎作为突发公共卫生事件在全球流行。目前病例远远超过了2003年严重急性呼吸系统综合症（SARS）的感染数,并且病例数到目前为止仍在不断攀升。这种病毒具有死亡率高、潜伏期长、防范控制难度大、传染性强等特点。特别对于被确诊的患者,居家隔离者以及疫情相关消息接收者都给这些人们带来了严重的心理创伤。本次事件与2003年SARS期间信息资源缺乏相比,目前社交网络已经高度发达,社交网络成为现代人日常生活的重要组成部分。微博、自媒体、朋友圈等社交软件是现代人获取信息、交换意见的重要渠道。很多人都在使用社交网络,几乎社交网络上的每个人都在生产消息和转发消息。社交网络作为信息传播的重要组成部分,在传播疫情相关的恐慌信息上起着重要的作用。特别是以社交网络最具有代表性,每天都会发布大量关于感染人数,疫情传播等信息。在微博、抖音、微信朋友圈、本地论坛等渠道,消息真假良莠不齐,部分正确和错误消息杂糅在一起,进而导致消息可靠性识别难,无法分辨。使得大量民众对于疫情谣言失去了判断力,表现为个体的盲目性、随众性、无所适从等。并且这些信息往往带有强烈的个人主观性和负面情绪。另外,不同人群的认知背景差异巨大,人们缺乏对新冠病毒传播机制的理解,容易造成群众情绪急躁、紧张、甚至抑郁。这很大程度上源于疫情相关的恐慌消息传播所造成的不良影响。弄清疫情相关的恐慌信息传播机制是非常重要和紧迫的事情。对于控制网络环境中疫情相关的恐慌信息传播也有重要作用。基于上述的研究背景,本文使用复杂性科学,传染病模型和统计物理学相关知识。从个体认知水平,消息匿名性,权威性,群体心理,情绪累积效应,时效衰退效应等构建多维度函数实现疫情恐慌下的谣言传播模型。利用真实数据进行建模,再对流行病相关舆情传播进行仿真。有助于理解新型冠状病毒相关的谣言传播特性,为阻断恐慌消息传播源,遏制疫情恐慌消息扩散,制定有效的节点免疫策略提供决策依据。