移动智能终端快速普及和在线社会网络井喷式增长为人们共享信息提供了便利平台,更进一步催使网络舆情逐渐成为最活跃的社情民意表达方式。尤其当网络舆情涉及社会热点等问题时,极易引起网民共鸣进而迅速扩散引起大范围关注,甚至引发突发事件以及连锁反应,挑战政府治理与控制能力,更对国家社会安全稳定构成严重威胁。本文按照“特征提取—传播规律挖掘—干预与引导”的研究思路,以在线社会网络舆情传播建模为关注点,以网络舆情干预引导为落脚点和归宿,在挖掘在线社会网络舆情传播特征基础上,分别从个体行为及群体社会强化两方面揭示在线社会网络舆情传播规律,并进一步从负面网络舆情干预、正面网络舆情影响最大化两方面构建干预引导模型,全面系统剖析在线社会网络舆情传播与干预问题,为政府有效应对在线社会网络舆情传播提供理论指导。主要研究内容如下:(1)挖掘提取在线社会网络舆情传播特征。按照“信息—网络—行为”的研究思路,分析网络舆情内涵、特征、影响因素及生命周期,并以豆瓣网(Douban)、Gowalla、Twitter三个真实在线社会网络为例,剖析网络平均度、平均路径长度、聚类系数等基本拓扑性质,最后以腾讯微博为例分析用户传播行为特征,充分挖掘提取在线社会网络舆情传播特征。(2)构建信息-行为耦合交互的在线社会网络舆情传播模型。基于双层网络理论,分析虚拟在线社会网络信息传播与现实社会行为扩散耦合交互作用下网络舆情传播内在机制,构建信息-行为耦合交互的在线社会网络舆情传播动力学模型,并通过求解基本再生数分析稳定状态下最终扩散规模。最后,以2011年日本大地震引发的“抢盐”风波事件为例进行实证分析,验证模型有效性与先进性,并分析模型动力学特性,揭示信息-行为耦合作用下在线社会网络舆情传播规律。(3)提出融入双重社会强化的在线社会网络舆情传播模型。分析正负双重社会强化机制对在线社会网络舆情传播的影响,并根据不同网络度分布差异,分别构建同质网络与异质网络舆情传播动力学模型,进而分析在线社会网络舆情传播阈值及最终扩散规模。最后,分别以经典的WS小世界网络与BA无标度网络为例,验证理论分析正确性,揭示双重社会强化下在线社会网络舆情传播规律。(4)建立超级传播机制下在线社会网络负面舆情干预模型。分析在线社会网络舆情超级传播现象,构建超级传播机制影响的在线社会网络负面舆情干预模型,并运用雅克比矩阵方法求解基本再生数,分析网络舆情最终扩散规模。最后,采用数值仿真方法分析超级传播机制、正面网络舆情干预强度对在线社会网络负面舆情干预效果的影响,并提出超级传播机制影响下在线社会网络负面舆情干预对策。(5)构建考虑局部相对强度的在线社会网络正面舆情影响最大化模型。分析相邻节点差异性,设计考虑局部相对强度的多个初始重要传播者LRS(Local Relative Strength)选取算法。最后,分别采用Facebook、Email、Blogs、MSN四个真实在线社会网络进行实证分析,验证LRS算法有效性,以实现正面网络舆情影响最大化,有效引导在线社会网络舆情传播。