本文主要研究了复杂网络上人类行为的时间模式对谣言传播的影响和有限面积内人类的移动模式对空间密度分布的影响。在突发事件、舆情危机中,谣言传播作为一种典型的社会现象,危害性相当大。因此,谣言传播是复杂网络研究的重要课题。本文首先研究在复杂网络上人类行为的时间模式对谣言传播的影响。相比经典的假设人群均匀混合的仓室传播模型,复杂网络更接近于真实社会网络,本文使用BA无标度网络模拟人的社会关系网。进一步,随着计算机的发展,越来越多的证据表明人的通讯行为在时间上具有高度的不均匀性,时间间隔τ的分布函数P(τ)满足胖尾分布,人的个体行为模式会影响到谣言在群体中的传播效果。为了研究谣言在网络中的传播范围和传播速度,使用SIR信息传播模型。研究结果表明与泊松的通讯行为对比,胖尾的通讯模式大大延缓了谣言传播速度,但是不会影响谣言的传播范围。实际生活中,人们传播谣言时都认为谣言具有“时效性”,即谣言传播者不会一直传播谣言,他听到谣言并且过了一段τp长的时间后,会对这条“消息”失去兴趣并不再传播。所以默认传播中谣言存在生命周期τp。在考虑谣言的“时效性”后,对比泊松的通讯模式,在τp大的时候,胖尾通讯模式大大延缓了谣言的传播,但τp小的时候,与人们之前的研究结果不同,胖尾特点的通讯行为反而会促进谣言的传播。我们的研究对于理解信息传播规律,控制和阻止谣言爆发具有参考意义。近年来研究者们不仅关注人类行为的时间规律,还扩展到了研究人类行为的空间特点。有限面积空间内的人的分布特点是很多热点问题的研究基础,例如,人群疏散,应急管理,传染病研究等,之前很多的很多研究工作均简单假设有限面积内人的空间密度SDP(The spatial density of people)满足均匀分布。本文采集了天安门广场上的人的空间密度分布信息,研究了其统计特性,发现满足幂律分布,大多数面积空间分布较分散,极少数面积人群高度集中。进一步,文章提出了吸引游走模型,吸引点使得人们的随机游走变得有目的性,正是这种有偏随机游走行为导致了现实生活中有限面积内的人的空间密度的幂律分布。本模型较好的吻合了天安门广场的真实数据。实际中,与SDP均匀分布相比,幂律分布会极大的影响信息或疾病的扩散速度和范围。SDP稀疏的地方,信息或病毒很难扩散,甚至没有传播开来就已经死亡；而在SDP密集处,信息或病毒会在短时间内大面积扩散。另一方面,在有限面积空间内设计应急通道用于人群疏散时,也必须考虑SDP幂律分布这一特点,应在人群密集的地方加设应急通道,SDP较分散处减少通道。这样不仅可以降低施工成本,更重要的是可以优化人群疏散的时间,减少人员伤亡和财物损失。我们的研究为应急管理,信息传播等领域提供了理论基础。