进入21世纪以来,各类突发公共卫生事件不断发生,尤其是国际关注的重大传染性疾病,如SARS病毒、甲型H1N1、埃博拉疫情、新型冠状病毒等。很大程度上对人类身体健康和生命财产造成了严重的威胁。由于此类传染病关乎人们的切身利益,往往会使人产生紧张、恐慌等情绪。随着手机移动终端的广泛普及和社交网络的快速发展,人们将这些情绪转化成言论宣泄在互联网上,从而形成了网络舆情。由于互联网的开放性、信息传播的快速性和网民对事件发表的自由性,使得突发公共卫生事件一旦发生,短时间内就会迅速引起网络舆情的大范围传播和进一步演化,加大了相关部门引导和治理舆情的复杂性和困难性。因此,探究突发公共卫生事件发生后的网络舆情传播机理,对政府把握舆情传播规律、制定应急方案和干预措施有重要的现实意义和理论意义。首先对突发公共卫生事件网络舆情传播机理进行研究。基于信息生态理论识别影响网络舆情传播的因素,并模拟德尔菲法构建出网络舆情传播的指标体系,以传播周期为主线,分析了各阶段在影响因素作用下要素间动态关系互动的传播机理。其次对网络舆情的传播模型化。在经典的传染病模型中引入情感因素将感染者划分为消极情绪者和积极情绪者,构建刻画网民正负情绪交互的动态演化改进SIR模型,通过MATLAB模拟展示了网络舆情的演化趋势并对各参数做了灵敏度分析。然后以微博上新型冠状肺炎网络舆情的传播为实例验证模型的有效性。运用爬虫技术获得微博信息59324条,使用Snow NLP库进行情感分类,用情感分类后的数据拟合出各参数的概率平均值,代入模型得到的群体演化趋势图与仿真图几乎一致,证明了模型是有效的。最后从舆情主体、本体和舆情技术与环境分别对网络舆情提出管理对策,为突发公共卫生事件网络舆情监管提供参考。