复杂网络是研究自然界复杂系统的一种新方法，本文主要利用复杂网络分析方法对新浪微博这种热门社交网络上消息的传播动力学展开研究。微博是在通过用户关注机制建立的用户网络上分享实时信息的社交平台，微博消息主要通过用户的转发行为使消息在用户网络上传播。随着网络上微博用户量的不断壮大，微博消息的实时性、便捷性和开放性的传播特点，以及微博消息裂变式的传播方式，使消息可以在非常短的时间内在微博上迅速传播，这使得微博这种社交网络带来的安全问题也越来越突出。当微博上出现敏感的社会问题时，很容易被用户恶意渲染并转发，一旦有人恶意煽动，极易造成不良舆论快速广泛传播。如何去描述微博消息的传播过程，挖掘它们的传播特性，进而采取高效的控制措施，是复杂网络领域极具挑战性的一项研究。本文通过以下三个方面研究微博上消息的传播动力学行为：首先利用新浪微博数据，建立微博传播网络，基于复杂网络分析方法，分析微博传播网络的拓扑结构特性来揭示微博的传播规律与特征；其次根据微博的传播规律生成微博传播网络的构造算法，使用平均场论的方法，推导微博传播网络的度分布模型；最后分析基于节点中心性的六种免疫策略对微博传播的控制效果。实验结果表明：微博传播网络的度分布是时间相依的，在特定时间下网络的度分布服从幂律分布，对接近中心性节点和度中心性节点免疫使微博传播影响的规模迅速下降，是最有效的微博控制策略。