在当前新冠肺炎疫情防控工作中,习近平总书记明确提出,要做好宣传教育和舆论引导,引导群众增强信心、坚定信心,着力稳定公众情绪,把控好整体舆论,努力营造良好舆论环境。因此,定量测度重大突发事件中群体情绪的传播演化从而科学介入干预是后疫情时代提高政府重大突发事件应变能力的重要研究课题。目前类似的重大公共卫生安全事件对群体情绪影响的研究相对较少,分析框架与方法难以适用于持续冲击时间长、影响范围更广的重大突发事件。基于此,本文拟构建适用于重大突发事件的群体情绪测度方法,模拟分析重大突发事件冲击影响,并构建群体情绪预警与介入干预机制。首先,本文基于微博大数据,参考主流文本分析方法,采用六元情绪强度方法,全面测度新冠肺炎疫情以来线上群体情绪强度走势及特点;第二,本文结合多种情绪测度的量表方法,设计新冠肺炎疫情下居民情绪自我评价问卷调查,并基于广东全省范围的调查数据,运用结构方程模型与权数计算方法,构建系列情绪相关指数,更为全面地捕捉全社会群体情绪的变化特征;第三,为更好分析以新冠肺炎疫情为例的重大突发事件对群体情绪的冲击影响,本文在观点动力学模型的基础上引入持续性的重大突发事件冲击影响因子与两种复杂网络结构,仿真模拟在不同情景下疫情冲击对群体情绪演化的影响以及媒体、政府舆论干预介入的效果差异;第四,为进一步增强研究的实践应用性,本文基于微博大数据与调查数据分别构建介入干预响应机制与心理辅导需求预警机制,为相关部门应对重大突发事件舆情管理提供参考;最后,总结梳理本文的主要研究结论、不足之处,并提出未来应用展望和研究方向。本研究具有较强的理论探索和实践应用价值,创新之处主要体现在数据应用、理论框架、指数构建、实践应用与软件开发等五方面。数据应用创新主要表现为利用多种大数据作为测度数据来源;理论框架创新主要表现为对现有观点动力学模型的改进;指数构建创新主要表现为参考多种指数构建方法与前沿分析方法构建情绪系列指数;实践应用创新主要体现在群体情绪介入干预机制与心理辅导干预预警机制的构建;软件开发创新主要体现在本文专门开发多套网络数据爬取、调查数据采集、模拟仿真分析等软件系统。