大数据时代下，数据科学的不断发展使得人类可以细致观察自身行为，越来越多的社会问题都可通过计算得到分析与解决。大数据扩展了网络舆论分析技术和方法，舆论的研究跳出定性、统计物理学范畴。以社交网站为代表的自媒体时代，颠覆了中国已有的舆论格局，以“数据”为中心，以“用户”与“服务”为基本点的融媒体时代，实现舆论定量挖掘的同时给网络社会治理带来极大的挑战。　　近年来，网络舆论反转事件频频发生，并且成为了谣言、舆论暴力滋生的温床，同时降低媒体公信力，导致社会信任危机，给社会带来了极大地负面影响，给突发网络舆论应急管理带来了极大的挑战，系统认知和量化分析网络舆论反转成为摆在当前网络舆论研究领域的重要课题。网络舆论反转有着深刻的现实基础，其研究是一项复杂的系统工程，涉及新闻传播、社会心理、社会物理、统计分析、复杂网络、系统仿真等多个研究领域。　　本论文给出了网络舆论反转在新闻传播学、社会心理学和社会物理学视角下的概念。通过文献调研、新闻报道收集、权威网站发布、专家判断方法构建了网络舆论反转事件库，基于数据挖掘工具，建立了网络舆论反转数据库。首次以大数据视角对网络舆论反转现象的物理特征、情绪原因、社会效应进行了定性与定量相结合的分析，在此基础上，创造性地提出网络舆论反转的四种类型，即V、N、S、U型，剖析出每种类型的特性，构建相应的模型分别从宏观社会情绪、中观结构平衡、微观个体观点以及系统仿真层面深刻分析了网络舆论反转现象，量化识别其特征规律。具体的研究结论如下:　　(1)V型反转，舆论反转使得网民情绪朝向消极负面发展。情绪指数的变化程度和变化方向分别与事件性质和反转方向有关，分为正负反转、负正反转，负负反转。从时间序列来看，积极正向情绪有下降趋势，负面消极情绪有上升趋势，情绪具有一定的反转趋势。随着事件发展和舆论演化，指数不断发生变化，舆论发生反转时，具有明显的情绪拐点。　　(2)N型反转，是结构平衡状态被打破或平衡程度下降，再次形成结构平衡状态的过程。舆论初期和高峰期是舆论被组织的相对平衡状态，其他时期是舆论非平衡态，反转点打破了第一次舆论高峰期的相对有序态，又促使第二次舆论高峰的相对有序态的形成。　　(3)S型反转，是由前期不占优的观点演化而来，呈现少数观点反转为主流观点，主流观点变为少数观点的特点。观点的类别逐渐增加，数量差异度先增后减，最终出现多种观点共存状态。主流观点之间的相似性较低，相邻两日观点之间的相似性逐渐降低，舆论朝向分化方演化向发展。　　(4)U型反转，固执己见类型的比例越高，反转出现的越晚，反转程度越弱;反转信息出现的时间与反转观点出现的时间和舆论开始反转的时间以及舆论反转的程度相一致。反转信息出现的时间决定了反转观点出现的时间，反转信息的覆盖范围影响舆论反转出现的时间和反转的程度。　　(5)构建媒体、网民、政府、意见领袖多元主体博弈，合作共赢的舆论反转引导模式。媒体应以高度的社会责任感，积极负责的态度，做好把关人和社会嘹望者角色。网民自下而上提供全方位、多角度信息，将事件置于无影灯下，无限接近事实真相，满足参与感和社会认同度。意见领袖提供专业、深度评论，引导网民理性思考。政府及相关部门探寻真相，借助媒体公布真相。　　综上，本论文是在“互联网+大数据”时代，在网络舆论反转数据库和反转效应认知的基础上，提出了一整套研究网络舆论反转的理论模型和评价指标，以系统识别网络舆论反转，挖掘其规律和反转特性，从而净化网络舆论生态环境，为创新网络治理提供新视角和新方法。