随着互联网日新月异的发展,人们获取资讯的手段已发生天翻地覆的变化。网络谣言也随着消息的传播在整个社交平台上不断扩散。由于网络谣言存在突发性和短时性的特征,使其影响范围极大,并且使人们陷入恐慌的情绪中。因此,对于网络谣言传播机制的研究成为了学术界研究热点之一。针对谣言传播机理进行量化分析、对影响谣言传播的潜在因素进行挖掘,为舆情部门进行消除谣言、维护社会正常秩序提供了理论支撑。本文从谣言话题宏观多类型消息态势感知与微观多类型消息转发态势预测两个角度切入,对宏观消息态势感知以及谣言消息转发态势进行分析建模。本文的主要工作和贡献如下:1.在宏观多类型消息态势感知方面,本文提出一种基于三方认知博弈和谣言-辟谣-促谣的信息传播模型。首先,针对多类型消息下用户认知过程的多态性,提出用户接触多类型消息后引发的亢奋状态,用于描述用户在多类型消息认知过程中的复杂心理状态。其次,针对用户认知过程存在的矛盾和同化特点,使用三方认知博弈理论构建用户状态转化驱动力。最后,结合多类型消息博弈与用户认知过程的多态性,提出一种基于三方认知博弈和多类型消息的信息传播模型。2.在微观多类型消息转发态势预测方面,本文提出ICS-TCN谣言消息转发态势预测模型。首先,考虑到多类型消息下的用户认知抽象性问题,通过对用户级联特征进行融合提取,并使用BERT预训练模型对话题中的文本信息进行表征。同时融合用户特征得到社交语境向量增强预测效果。其次,考虑到传统超参数搜索的低效性,提出一种优化的杜鹃搜索方法对预测模型的超参数进行优化。最后,基于上述内容构建基于ICS-TCN的谣言消息转发态势预测模型,使得某些潜在影响范围较大的谣言在传播初期就能够被发现和监控。实验表明,在真实微博数据集中,消息传播模型不仅能真实地刻画用户认知博弈过程,而且能够有效感知多类型消息传播态势。同时,ICS-TCN谣言消息转发态势预测模型能够较好预测实际谣言消息转发态势。