近年来，网络成为了公众表达个人情感和政治态度的主要平台，群体性突发事件网络舆情的形成和传播更是对网民情绪和社会稳定产生了重大影响，随着网络形式的进一步丰富，尤其是微博自媒体的迅速成长，群体性突发事件的滋生和扩散渠道发生了转移，微博平台逐渐成为了最主要的网络舆情载体，而且群体性突发事件微博舆情在演化进程和演化方式上展现出了与传统网络舆情不同的特征。本文针对群体性突发事件微博舆情的典型演化进程做整体分析，包括对群体性突发事件微博舆情热度、公众议题和公众情感倾向等演化参数的静态研究，以及针对群体性突发事件微博舆情演化周期中各个阶段特征展开的动态分析。本文以什邡钼铜事件为中介性社会事件进行微博舆情演化分析，首先从新浪微博获得了原始研究数据，根据该事件的相关微博数量和转发次数等显性指标统计了微博舆情的整体热度情况；综合使用主题概率模型和基于距离的文本聚类方法将微博文本分成冲突过程、环境问题、事件结果和事件主体等四个主题类别；通过多组实验训练文本分类样本，测试和比较了不同的特征提取算法和文本分类方法组合的性能，构建了由词频-反文档频率（TF-IDF）、信息增益（IG）、支持向量机（SVM）组合的文本分类模型，并且对微博文本的情感倾向进行分类。然后，进一步分析了微博舆情热度、公众议题和公众情感倾向的总体演化情况及各演化阶段的表现特征。最后，以微博存活时间与微博转发次数为因变量，利用Cox比例风险分析和负二项回归分析构建了群体性突发事件微博舆情意见领袖识别模型，发现微博用户的认证情况、地理位置和粉丝数量等属性是识别意见领袖的良好指标，并研究分析了识别出的意见领袖对于微博舆情演化的影响及作用。