微博以其快速的信息传播能力,广泛的用户参与特性以及显著的自媒体特征,为信息传播掀起了划时代的变革浪潮。现实世界中的公共事件及其社会舆论在微博中聚集、交锋、相互影响,使微博成为了一个巨大、复杂的舆论空间。公共事件的信息在微博中传播扩散,形成和影响了微博网络舆论,而网络舆论的演化和聚焦又会反过来影响现实世界中事件的发展。因此微博新媒体成为了研究公共事件及其社会舆论演化和相互作用规律的绝佳平台,也使这一研究具有很强的现实意义和社会价值。本文从微博新媒体中传播的信息入手,按信息对主、客观世界的刻画将其分成了两类:一类是对客观世界中事件的描述,表达了事件的结构属性和演化过程;另一类是对微博用户主观世界的描述,表达了微博用户对特定事件的兴趣与期待、观点与态度、情感与倾向。本文又分别选取了权威用户发表的长微博和普通用户对长微博的转评微博作为研究这两类信息的样本。基于此,本文先后对面向微博新媒体的新事件检测,事件的演化分析等问题进行了研究。在微博流的新事件检测方面,针对微博充斥噪音、语言简短随意、语法不规范、上下文结构松散等特点,提出了一种基于集群投票的新事件发现方法。该方法将微博流按用户个体及其社交关系进行分流,构造微博用户的个体判别模型,模拟构建了真实用户对新事件做出判断时所依赖的知识结构。再通过综合多个用户个体模型的判别结果,以投票的方式得出新事件检测的最终结论。通过实验证明了方法的有效性,提高了话题发现的准确性。在事件演化分析方面,针对已有研究中事件粒度难以确定的问题,将信息提取技术和原子事件的概念引入事件演化分析的研究中,提出了一种基于原子事件挖掘的事件演化分析方法。该方法首先从单篇文档中抽取原子事件,继而识别文档集合中原子事件的共指,再分析原子事件的演化关系,构建原子事件的演化结构。通过实验证明了方法的有效性,从原子事件的角度出发,提高了事件演化分析的准确性。