随着科技的不断发展，借助网络，通讯等途径传播舆情信息对社会的危害正日益扩大。舆情信息是指那些在社交网络中快速传播的信息，这些信息可以是谣言，不法言论等等，也可以是一些带有正能量的信息。由于科技的进步使得这些舆情信息可以快速传播并造成较大的社会影响。由于网络具有虚拟性，使得追查舆情信息的源头变得很困难，这加大了控制舆情的难度。通常控制舆情传播的方法是限制其在网络中传播，但是阻止信息在网络中传播这本身违背了网络本身的优点，同时会引起人们的反感，因此本文提出了另一种控制舆情传播的方法。本文提出了通过控制网络中个体对舆情信息的认知来达到控制舆情传播的目的。在本文的模型中，舆情信息可以随意在网络中传播，而研究的重点放在了个体的对于舆情的认知过程上。只要网络中的个体对于舆情信息有一个正确的认识，那么就会减轻舆情信息所带来的社会影响。本文采用了博弈论中的协调博弈模型来模拟网络中个体的认知过程。协调博弈是要满足预期行为一致的博弈。协调博弈本身描述的就是博弈参与者协商的过程，这和网络中个体讨论舆情信息的情况相似。本文还加入了带有非理性因素的协调博弈模型对邻居之间交互进行建模，重点研究了在从众心理的非理性因素的作用下，网络中个体对于舆情信息认知的演化过程。这里的非理性并非通常所说的感性，而是博弈参与者选择自身策略时不考虑收益，根据其他条件来选择策略。博弈中的非理性因素是近些年所提出的，它拟补了传统博弈论本身的局限，即博弈论假设参与者为纯理性人，只考虑在博弈过程中所能获得的收益，进而选取策略。非理性因素有很多，本文中的非理性因素为从众心理，它是指博弈参与者不考虑收益，而是跟随其邻居选择策略的情况，选择多数邻居所选择的策略。同时，本文还研究了一些其他因素，如冒险系数、初始偏好对个体认知过程的影响。冒险系数是对选择风险策略的一种激励，很多情况下由于一些传统观念等原因，正确的认知并不能被广泛认同，这时就需要激励那些能够选择正确认知的人，以达到整体认知趋于正确的目的。可以说冒险激励是一种控制舆情传播的方法。在现实世界中，由于每个人所处的生活环境不同，社会经历不同，对于同一实物看法也会不同，初始偏好就是用来模拟这种情况的。随着不断的博弈讨论，初始偏好的影响也会逐渐降低。实验结果表明非理性因素不能改变总体的策略选择偏好，但能对部分个体的策略选择产生影响，使得网络中出现选择不同策略的群体，且两种群体不能互相侵入。冒险系数，初始偏好可以控制总体策略选择，对舆情传播的控制具有一定的作用。针对舆情传播在复杂网络上的研究有助于了解网络中舆情信息传播的过程以及相关个体对于舆情信息的交互和认知规律，能够进一步揭示真实世界社交网络的舆情传播规律，通过这些规律能过为社交网络上的政策制定提供一定的理论基础以及为遏制舆情带来的危害提供相应的策略。