伴随着重大突发事件的发生而衍生的各种信息,借助社交网络在社会上传播扩散。这些消息,来源不明,真假难辨,关注度高、极易引发人群全网围观,从而可能蔓延、发酵、爆发成影响范围广、危害程度大的网络舆情。如果不能掌握其发展规律,处置不当,轻则引发社会不满情绪滋生,激发共愤,导致恶性事件发生;重则引发大游行、大示威,造成社会动荡、秩序失衡,经济发展受阻,甚至危及国家安全。因此,研究重大突发事件网络舆情的形成、传播规律,从而制定及时有效的控制策略,是众多领域内学者的核心关注点。本文着重从重大突发事件网络舆情群体极化形成机制、传播过程、传播态势预测与传播引导处置四个方面进行了深入研究,基于相关的理论,构建了分析模型,深入探讨其形成、传播规律,进而提出管理与控制策略建议,为重大突发事件网络舆情治理提供理论支撑与实践指导。本文主要工作包括以下四点:第一,运用群体极化理论,探索了重大突发事件网络舆情群体极化形成机制。基于群体极化理论视角,构建了影响群体行为意愿的因素模型,并引入了感知匿名性的调节作用,运用结构方程模型对收集到的339份样本数据进行验证分析。研究结果显示,群体认同、社会比较频率对态度极化及行为意愿具有显著正向影响,感知匿名性增强了群体认同对态度极化及行为意愿的正向影响。最后,基于本文的研究结论,对重大突发事件网络舆情治理提出了针对性的政策建议。第二,运用不确定理论,构建了重大突发事件网络舆情的传播方程,探讨了其动态传播过程。重大突发事件网络舆情的数据量不大,样本量缺乏,很难提供概率性预测。本文运用清华大学刘宝碇教授的不确定理论来探索重大突发事件网络舆情传播规律。网络舆情形成初期,网络舆情信息发布者和网络舆情信息内容都是难以确定的因素,根据这两个不确定因素,建立了网络舆情传播的推理规则,建立了网络舆情传播的不确定推理系统。其次,根据网络舆情的正负向分类,提出了时间轴线上的网络舆情传播升温期、爆发期、正向网络舆情传播二次爆发期、正向网络舆情传播保温期、负向网络舆情快速降温期以及正向网络舆情缓慢降温期,构建了相应的不确定偏微分重大突发事件网络舆情传播方程,并对不同时期的影响因素进行了分析,最后,通过实例分析验证了传播方程的有效性。第三,运用分形理论,构建了重大突发事件网络舆情传播态势预测模型。首先分析了网络舆情传播态势所具有分形特征,先采用统计矩函数方法判断了在该传播过程为均匀的分形过程,再采用R/S分析法求解分形维数以证明网络舆情传播态势具有分形特征;还采用关联维数方法判断其传播过程所具有的混沌性。最后构建了重大突发事件网络舆情的传播态势预测模型。第四,运用热传导理论,建立了重大突发事件网络舆情的传播控制模型。本文将个体与个体之间的网络舆情传播类比成一个热传导过程,分析了在这个传播过程中,与网络舆情信息“温度”相关的个体兴趣度、传播倾向度、网络舆情信息传递系数和传播广度等因素对网络舆情传播的影响,构建了重大突发事件网络舆情传播控制模型。最后从治理层面提出了舆情引导策略和危机处置原则和方法。本文的创新点主要有:（1）基于群体极化理论对重大突发事件网络舆情群体极化形成机制进行探究,构建了影响群体行为意愿的因素模型,并引入了感知匿名性的调节作用。运用结构方程模型对收集到的样本数据进行了验证分析。（2）建立了重大突发事件网络舆情传播的不确定偏微分模型,针对不同阶段的网络舆情建立了不确定传播方程,探讨了动态传播过程。（3）基于分形理论,构建了重大突发事件网络舆情的传播态势预测模型。应用统计矩函数、Hurst指数和关联维数作为网络舆情传播态势分形的特征,建立了网络舆情传播态势加权一阶局域单步预测模型和多步预测模型。（4）基于热传导理论,建立了重大突发事件网络舆情传播控制模型。从个体兴趣度对网络舆情信息的影响、传播倾向度对网络舆情信息的影响、网络舆情信息传递系数对网络舆情信息的影响以及网络舆情传播广度对网络舆情信息的影响等四个方面对模型进行分析和研究。