本文基于新浪微博的大数据,应用分位数回归,实证分析了网络拓扑特征4个相关变量对病毒式营销信息传播的动态影响。通过对真实营销数据的动态分析发现,病毒式营销信息的传播过程具有两阶段特性:在传播初期,初始信息源规模、高影响力群体是激活营销传播关键因素;传播后期,社群规模与数量关系特征、网络结构非均衡性成为传播持续的主要驱动因素。研究发现,传播激活后的病毒式营销传播存在一个动力转换的"弱过度区间",相当一部分营销信息因缺乏持续扩散的动力条件,难以跨越"弱过度区间"而"早衰"。企业通过在线交流与沟通,提升社群自我增强能力,来牵引整个传播过程,以形成长生命周期大尺度病毒式营销传播。本研究丰富和拓展了学界对病毒式营销信息在新媒体平台上传播机制的理解,也为企业在新媒体上优化病毒式营销传播效果,提供了实践性思路。