网络技术的快速发展使得互联网成为人们传播信息最重要的方式之一,在互联网中,人们尤其偏好使用社交网络传播信息。无论是国外的社交网络Twitter,还是国内的社交网络微博都发生过信息在全网传播的情形。是什么原因导致信息会在社交网络上迅速发酵,使之成为人尽皆知的公众类话题?相比于国外,国内由于社交网络起步较晚,对社交网络的研究不充分、全面,导致信息传播的研究还有一部分缺口,但国内庞大的互联网人口产生的网络数据提供了研究信息传播的充分条件,国内的社交网络研究正逐渐增加。本文将从网络科学视角出发,结合传染病模型研究信息在社交网络上的传播机制。本文通过搜集、整理国内外研究文献并结合国内实情将微博社交网络定为本文的研究对象;通过对各类数学模型的比较,选择传染病模型中的SIR模型作为基础模型;基于微博社交网络属性及用户行为习惯引入新节点Z到SIR模型中构建SIRZ模型;并提出模型的几种基本假设,对四类节点:未知者S、传播者I、犹豫者Z、免疫者R作出了相应的解释,随后提出各类节点互相转换的方程式作为模型的理论基础,在此基础上提出仿真算法,使其模型更贴合信息在微博网络中传播的实际情况。本文通过获取的公开微博数据集构建社交网络,并结合该社交网络对SIRZ模型进行仿真实验,模拟信息在社交网络中的传播过程,分析各类参数对信息传播的影响。通过构建微博社交网络以及SIRZ模型仿真实验,本文获得以下主要结论:其一,微博社交网络满足无标度特征和小世界特征;其二,通过结合真实的微博社交网络对SIRZ模型各参数进行调整,揭示了其信息传播机制:发现在一定范围内提高用户的转发率,能够提高信息传播的范围,并适当延长消息存活时间。犹豫者和传播者的免疫率均会影响消息的传播范围和消息的存活时间。前者对消息的传播范围影响较大,后者对消息的存活时间影响较大。