舆情演化管控问题一直是舆情监管部门最大难题之一。舆情演化问题复杂多样,具有不确定性强,监管难度大的特点,一旦监管失位,往往导致“负面情绪传播”、“谣言四起”、“群体极化现象严重”、“网民理性丧失”等一种或多种不良局面。而群体极化现象作为舆情演化最严重的不良演化结果之一,一直是舆情演化研究领域内的重点和难点。尤其是当今社会越来越多的群体极化事件如“网红Saya殴打孕妇”、“重庆公交车坠江”、“NBA经理莫雷港独言论”等发生在公众日常舆情生活中。群体极化现象的频发表明了新环境下群体极化问题的严重性,社会舆情管理部门急需新的行之有效的监管方法与指导理论。本文将已有舆情相关研究理论“自我归类理论”与新时代优秀研究方法“模型仿真方法”结合起来,实现旧的理论研究成果与新时代先进实证研究方法之间优势互补。同时,利用“自我归类理论”在解释群体极化现象方面地优越性,提取其关键社会规则,改进和完善舆情演化经典模型Weisbuch—Deffuant模型的社会理论基础,在此基础上,提出新的面向群体极化的舆情演化模型——SCT模型。最后,运用计算机软件实现对模型演化过程的仿真,并对不同网络环境、不同观点值分布、不同正反观点人数比条件下的舆情演化结果进行总结与分析,得出相关演化规律及影响群体极化结果形成的重要因素。研究结果表明网络环境的平均节点度对群体极化形成过程具有重要影响;具有较强原型性的群体其影响力主要表现在群体内的聚合程度及聚合速度上;对立群体人数的不同比例会导致多数群体内观点趋于平均化,少数群体趋于极端化。最后,本人在研究结论基础上,向政府等相关舆情管理部门提出控制舆情极化现象的管理建议。