在互联网时代,论坛、博客和社交网站等在线应用已成为网络舆论的核心源头。网络舆论是由微观的用户观点和行为所导致的宏观舆论现象,具有完整的形成体系。与传统舆论不同,网络舆论具有信息时效性强、用户地域限制小和观点互动明显等新特性。而传统舆论领域的研究方法并未考虑上述新特性,不适于网络舆论的研究工作。由于研究者对网络舆论的研究尚处于起步阶段,许多研究者只是对网络舆论的产生条件、涌现过程、动态规律和环境影响因素等方面的问题做出了初步分析,而对网络个体决策与群体观点交互机制方面的研究尚少。因此,本文对网络用户的观点决策、观点传播与扩散规律、网络群体观点交互行为以及观点趋势预测等问题进行了研究。论文从微观个体角度分析了网络用户的观点决策过程,建立了个体决策影响下的观点扩散模型,量化了网络群体观点演化的过程和特征,并用数值仿真和实证分析的方法验证了模型的结论。论文的研究将有助于认识网络用户的观点决策行为、网络观点传播和观点演化的过程,也为用户行为分析、网络观点趋势预测的理论研究提供了部分探索性的结果。论文的研究工作受到了国家自然科学基金资助项目(No.61172072、61271308)、北京市自然科学基金资助项目(No.4112045)和高等学校博士学科点专项科研基金(No.20100009110002)项目的支持。论文的主要工作和创新点如下：1)分析了信息接收-采纳模式在网络社区环境下的适用性,建立了网络个体观点决策模型。模型量化了网络用户对网络信息的阅读、理解和观点判断行为,设定了网络用户的观点决策步骤和规则,研究了信息影响下的个体观点决策特性,并对网络用户的观点决策过程进行了数值仿真。仿真结果表明：在不受网络拓扑结构影响的条件下,网络信息决定了个体初期的决策倾向性,而个体间的随机互动行为又强化了初期的倾向性；在互动行为的影响下,个体的观点决策保持了长久的极端化趋势。模型可以体现微观个体的决策行为对网络社区环境下群体观点互动的影响情况。2)提出了一种基于创新扩散理论的观点传播模型。模型分析了有限信任机制、初始观点分布和离散行为模式等因素对网络观点传播效率和传播成功率的影响。将模型规则放入小世界网络和规则网络中进行了数值仿真,检验了模型结论在不同网络拓扑结构下的稳定性。仿真结果表明：个体对邻节点的观察准确概率可以直接影响观点的传播效率。随着个体观察概率的不断增加,初始集中分布的观点创新者的观点传播效率和成功率不断提高,并最终超越了随机分布的观点创新者。网络拓扑结构的变化不能影响模型的结论。3)建立了网络群体观点演化模型。针对多节点模型不易导入网络数据的问题,提出了基于统计分布特性的参数赋值方法。模型分析了网络个体观点转移概率的马尔科夫性质,研究了网络信息影响模式与个体反馈模式,设定了网络群体间的互动行为规则,讨论了不同特征值的统计分布规律,并基于演化规则和量化数据进行了数值仿真。仿真结果表明：与持有极端观点的信息相比,偏中立观点的信息能够在演化初期赢得资深个体的支持,并将在后续演化过程中获得更大的获胜概率。4)以采集到的中文网络热点事件作为参照数据,通过实证分析的手段,检验了群体观点演化模型在网络观点预测方面的性能。将网络信息属性和网络初始观点分布等条件代入模型进行推演,对比了统计数据结果,并进一步讨论了基于信息影响规则的观点预测方法。实证结果表明：所建立的模型能够反映真实网络事件中的舆论发展趋势。