社会上不同群体对某个事件的意见可能有所不同,这些意见随着事件的发展而互相影响。探究网络上不同群体意见流的变化与新闻媒体或政府机构对大众的影响力对于政府机构、新闻媒体、大型企业等管理者了解舆情传播影响具有重要的意义。我们提出了一个主题流动模型来理解社会群体内部或跨社会群体间的意见流。首先利用动态主题模型对单个群体的意见流进行分析。然后用余弦相似度从时间相关性与内容相关性两个方面构建多群体间的意见相关性。进而根据该模型计算不同时期群体间是否存在互相影响。然后基于议程设定理论、选择性曝光原则以及马尔可夫性质,我们计算其他群体对某个群体的影响。我们设计了一个可视化分析系统来呈现数据,该系统主要由主题流图、主题转换图、转发网络切片图和主题分布地图组成。主题流图和主题转换图提供了群体粒度级别的可视化分析。为了让用户能够深入到单体用户粒度级别,系统提供了一个转发网络切片图,以显示在单一主题下,每个时间窗口中多个社会群体间个人推特的转发关系。在舆论事件中,随着事实和争议的出现,个人的观点可能发生变化。因此,转发网络切片图提供了对应于时间窗口的个人观点时间序列。此外,一些重大事件或自然灾害具有区域集中传播的特点。分析人员需要考虑地理位置对舆论的影响,因此我们设计了主题分布地图。最后,本文提供了两个事件的案例分析,来进一步证实系统的有效性和可用性。