新浪微博、微信、Facebook等网络社交平台使公众间相互交流变得越来越便捷,也使信息的传播更加快速、广泛,越来越多的公众、媒体等在网络社交平台实时交流。网络上大量公众对某一事件所抒发的观点的总和,便称为网络舆情。网络舆情可更及时、真实地反映公众观点情绪,是社会舆情的重要形式。需要注意的是信息传播过程中存在“信息失真”现象,这使原本有利于推广政府知识的正面网络舆情可能随时转变为对政府或企业等组织产生负面影响。因此,研究网络舆情传播是十分必要的。本文结合现有网络舆情传播影响因素与现实信息传播机制,从个体和环境两个层面,结合复杂网络、基于网络的超网络模型,构建了模型的载体网络——无向的网络舆情信息传播超网络;后又结合传染病模型等知识,在载体网络的基础上,对网络节点属性定量划分,并规定节点交互规则,构建了基于超网络的网络舆情传播模型;再运用多主体建模方法,利用NetLogo仿真平台对模型进行仿真研究,根据仿真结果,验证本模型的合理性;最后分析了网络舆情传播总体情况,并聚焦到在公众社交网络中潜在的影响力较大的群体——次意见领袖,并分析该群体对网络舆情传播的影响。本文得出以下成果:(1)创新了基于网络的超网络模型在网络舆情传播领域的构建方法。本文构建了综合考虑个体状态、观点、自信度、可信度、活跃度等个体层面和信息环境影响的基于超网络的网络舆情传播模型。该模型考虑了个体在舆情信息传递过程中的差异性,并通过综合多种因素对网络舆情传播的影响,对个体多属性的随机赋值,使研究更加贴近现实。(2)构建了考虑个体间观点相似程度的SEIR传染病模型。为在基于超网络的网络舆情传播模型中,更加真实地表达个体参与舆情讨论的状态,本文在带媒体作用的SEIR传染病模型中,加入了个体间观点相似程度的影响,构建了新的SEIR传染病模型。该SEIR模型实现了个体状态的差异性,考虑了个体间观点、自信度、可信度和活跃度等的差异和相互关联,使模型更加科学、完整。(3)发现了次意见领袖的影响作用。由于现有研究存在夸大意见领袖对网络舆情传播影响的问题,本文寻找在公众中潜在的影响力较大的群体——次意见领袖。发现通过干预这类群体,可加速网络舆情的消退,从而达到控制舆情的目的。