近年来,社交网络迅速发展,信息传播更加便捷,然而网络中的谣言并没有减少,人们的误解、偏见,误导类、“翻转”类新闻时有发生。针对这一现象,本文研究了新闻事件在社交网络上的传播以及社团之间的结构洞对社团的情感倾向的影响,发现了结构洞占据者在舆论引导中的作用,创新工作如下:首先,提出了跨结构洞的多社团情感影响分析框架。分析框架包括跨结构洞的多社团情感影响分析本体模型、网络模型、网络生成算子、网络特征算子、社团发现、结构洞挖掘算子以及情感分析和影响分析等算子;其次,进行了新浪微博数据和新闻数据集的实例分析。该数据集包括2010-2012年新浪微博上2.2亿用户的32.2亿条微博记录,以及1490条热点新闻。依据本文提出的分析框架,本文对上述数据进行了实例分析,构建了用户关联网络、事件转发网络和社团关联网络,计算了度分布、网络直径和平均路径等网络特征,分析了微博事件分布特征和社团粒度等人类行为动力学特征,研究了网络的社团和结构洞;最后,进行了微博数据集的结构洞占据者影响力分析。发现了同一社团内部的用户对事件的情感相近,不同社团内的用户对事件的情感不同且差异较大;每个社团内部用户的情感呈现出正太分布的现象,且每个社团中都会出现情感“极端”的微博,大部分用户的微博情感较“温和”;结构洞占据者对相关社团内用户的情感影响较大,结构洞占据者的情感波动和社团内用户的情感呈现相关性等现象。本文通过对新闻事件在社交网络上传播的研究,发现结构洞占据者会选择性地转发微博,表现出对事件情感上的倾向性。这种倾向性导致社团内用户在转发结构洞占据者的微博时也不同程度地带有了倾向性,验证了结构洞占据者对社交网络中事件传播的舆论引导作用。