随着web2.0的发展,舆论传播媒介发生了极大地变化。新浪微博以用户量庞大、弱链接关系、实时更新话题等特点,成为移动社交平台中舆论发酵的主战场。本文构建了微博用户关注关系复杂网络,作为舆论传播模型研究的底图。同时,提出改进的SEIR模型。借助Netlogo工具,完成多主体仿真建模,对舆论传播过程进行模拟。本文提出改进的三角连接算法,构建微博用户关注关系复杂网络。使得仿真系统既符合出度为幂律分布的无标度特性,又符合具有高聚集系数、低平均距离的小世界特性,同时存在一定随机连接,以改进三角连接算法生成的有向网络较好的符合微博用户关注关系的特性。随后在经典SEIR模型的基础上,提出了改进的SEIR模型。提出了状态间转移概率并非定值,而是随时间、听说过舆论的次数动态变化。由于信息的瞬时性,传播态为瞬时状态,下一时刻即退回已知态。通过以上思路对模型进行设计,将模型模拟数据与爬取的真实微博转发数据相比对,确定该模型的可行性。借助上述模型,本文探究了各状态间转换概率对舆论传播的影响,得出了一定结论包括:已知态节点比例对舆论传播范围、时间均有较大影响,已知节点比例越大,舆论传播范围越广时间越长;已知态转化为无感态的概率无感率越大,舆论传播范围越小时间越短;已知态转化为传播态的概率传播率越大,舆论传播范围越广,时间先增后减;无感态、传播态均较大时,舆论短时间、小范围传播;决定看到热搜人数的热搜覆盖率越大,舆论传播范围越大时间越短,但决定热搜存在时长的是无感率与传播率;大量出度小的节点同时成为初始传播节点,也可以在相同的时间内与影响力较大的初始传播节点产生相同的舆论传播效果。最后,本文还对现实的微博舆论控制方法进行理论分析,并对不同方法的适用情况予以说明。为舆论引导和控制提出了一定建议。