在大数据时代下,中国近几年的群体性突发事件显露出一种新的趋势,具体表现为诱发因素更贴近人民的生活,人民情绪着火点低,事件发展升级快,且基本都升级为打砸抢烧的极端化状态。例如,“贵州6.28瓮安溺水事件”、“安徽马鞍山6.11事件”、“广西6.13交通肇事事件”以及“湖南郴州10.1完小小孩拐卖事件”等。当这些群体性突发事件极端化发生时,往往会致使社会秩序混乱,财产损失严重等一系列的公共安全事件发生。不恰当的处理可能会导致该类时间极端化的发生,因此,本文研究群体性突发事件极端化的影响因素以及针对识别出的极端化关键因素诱发的参与者突变行为进行分析,从源头上提出相关防控消减措施。首先对我国新时代下群体性突发事件极端化的现状及存在问题进行了分析,采用元分析法将前人经验与我国国情结合的基础上,分析并辨识出4个维度,从这4个维度提取了14个极端化影响因素,构建群体性突发事件极端化的指标体系。其次利用ISM解释结构模型分析各影响因素的关联性、影响度和重要度,结果表明各影响因素互相高度交叉影响,并根据依赖度和驱动度划分为驱动、联动以及依赖3类因素组,在此基础上构建ANP网络层次分析模型,利用SD软件对14个影响因素进行重要度等级划分,研究得到4个维度中政府应急水平权重最高,其次是信息传播,14个影响因素中对其中事态的敏感性权重排首位为关键影响因素;再次结合ISM和ANP分析得到的结果,利用复杂网络分析软件Gephi得到极端化影响因素递阶层次的网络结构图,使层次分级清晰化。最后结合群体性突发事件极端化影响因素递阶层次的网络结构图与我国新时代下的国情,以突变理论为视角,采用实证与模型相结合的方法,从危机预防和把控信息导向两个方面提出极端化防控对策,以此为根本从构建群体预警机制、实时评估群体态势、加强公民法制教育、提高政府应急水平这几个方面提出消减建议。