舆情在人与人之间的传播是通过社会网络来进行的,当人们通过各种社会网络建立联系时,就很有可能会受到他人行为和决定的影响,或者整个社会圈子舆论导向的影响,这种影响和被影响的过程就是集群行为在社会网络中演化的过程。近年来,各类网络群体性事件不断涌现,事件中民众的行为演化直接影响着事件的产生与发展。民众从个体行为演化成集群行为的过程是通过不断地信息联系产生的,信息的影响与传递是舆情传播的关键过程,由此可以看出舆情传播在集群行为演化过程中扮演着至关重要的角色。要对集群行为进行全面深入的研究,就必须从舆情传播中集群行为的演化规律着手。本文在此背景下,从社会网络的角度来讨论和研究舆情传播中集群行为的演化,通过构建相关模型来分析集群行为的演化机制,意在揭示集群行为演化的一般规律,为国家有关部门准确理解社会民意、及时掌握和管理舆情、制定控制集群事件的法律法规提供相关的理论支持。复杂社会网络的理论告诉我们,从社会网络结构方面着手研究社会网络的行为是分析网络行为规律与运行机制的一种有效途径。微观角度的社会网络是指有边界和秩序的群体,宏观角度的社会网络则是指没有边界和秩序的网络,同时这个划分也是社会网络的两个结构层次划分的基础。本文主要从社会网络的这两个结构层次来对舆情传播的集群行为演化进行研究:一是将社会网络看成由相对无组织的个体组成的一个群体,研究整个群体的聚合效应;二是利用社会网络的具体结构分析个体如何受到其他相邻网络节点的影响。通过进一步研究,从这两个结构层次出发,对舆情传播中的集群行为演化进行模型建立,通过模型分析研究集群行为演化的社会网络效应,发现社会网络中集群行为演化过程存在信息级联效应和网络结构效应,以此得出集群行为演化的规律,并进一步给出集群行为的控制策略及建议。具体研究内容和理论贡献如下:1)从社会网络的群体层次上分析研究了舆情传播中集群行为演化。首先从社会网络的群体层次出发,对舆情传播的集群过程进行了描述与分析,然后梳理了集群行为演化的模型要素,利用贝叶斯规则分别构建出舆情传播中集群行为演化的个体行为分析模型和集群行为影响模型,最后求解模型得到集群行为演化的临界条件,分析出舆情传播中集群行为演化的信息级联效应,由此提出了集群行为的一些控制建议,即分享好的信号和发布公共信号有助于稳定正确的集群行为,消除错误的集群行为。2)从社会网络的网络层次上分析研究了舆情传播中集群行为演化。首先从社会网络的网络层次出发,对舆情传播的演化过程进行了描述,然后依次从个体行为的博弈和集群行为的演化这两个角度,采用协调博弈方法对集群行为演化模型进行分析,结合上述分析,利用概率母函数构建出舆情传播中的集群行为演化模型,最后通过计算仿真验证模型的求解结果,并对网络结构效应中的不同影响因素进行定量分析,仿真实验表明较大的肯定态度转化率和外部作用率,有利于社会网络中舆情传播的集群化,以此提出了集群行为的控制策略,即通过调整门槛值和回报值可实现对集群行为的控制。