随着移动互联网技术的蓬勃发展和生活水平的极大提高，人们的社会生活逐渐向多元化方向迈进，网民的网络表达诉求也日益提升，越来越多的网络语言变体开始出现，网络流行语由此诞生，并逐渐成长为最具代表性的舆情文本。尤其是随着国内最具影响力的自媒体社交网站——新浪微博的发展，借由其用户多、消息传播快、更新速度快及交互开放性强等特点，人们开始将新浪微博作为发布、获取网络流行语和推动舆论的重要途径；此外，由于新浪微博超高的关注度和流量，各商家和视频网站也逐渐将微博视为宣传与营销的主战场。因此探究网络流行语传播的影响因素并预测其发展趋势可以有效利用网络流行语进行网络营销，并有助于政府等相关部门对网络舆情和恶意网络营销的监管。
　　首先，在国内外相关研究的基础上，结合模因论，借助定性比较分析(QCA)方法，围绕网络流行语模因的生命周期(同化、记忆、表达、传输)研究提出影响网络流行语传播的八种因素：事件属性，创作来源，首发平台，表现类型，情绪表达，保真度，权威转发或使用，媒体注意力；以2011-2018年的52个网络流行语案例作为研究对象，利用fsQCA3.0软件进行清晰集定性比较分析来探究网络流行语传播的影响机制。然后，基于上述网络流行语传播影响因素的研究结果，结合网民对网络流行语模仿再创造的行为特点，通过加入创新者群体对SIR传染病模型进行改进，构建网络流行语传播模型(SIInR)；之后借助龙格-库塔方法、BP神经网络技术结合实际传播数据反演模型参数，以“佛系”和“确认过眼神”为例做模型拟合和趋势预测分析。
　　研究结果表明，在其他条件的共同作用下，保真度高、媒体注意力高以及有权威转发或使用的网络流行语更容易被传播，说明网民的模仿创造行为和自媒体作为传播平台可以极大促进网络流行语的传播。此外，由于综合考虑了网民的转发评论和模仿再创造行为，相较SIR模型，本研究构建的SIInR模型的拟合值与真实数据相比误差更小，预测准确度更高，可以更准确地模拟网络流行语的传播过程；且用户的模仿再创造行为是网络流行语传播中后期的主要驱动力。网络流行语的传播趋势可以通过SIInR模型和参数反演算法进行预测，从而及时引导和分析网络舆论并为广告创意和营销人员提供借鉴。