近年来,随着我国经济社会发展进入转型期,各种体制性和结构性矛盾日益突出,社会群体间的利益分化与冲突日益加剧,由舆情的传播演化和情绪集聚引发的群体性事件呈上升趋势。因此,研究社会舆情的演化与管理问题,通过一定的方法和技术发现社会舆情演化的特点、机制和规律,对于营造有利于社会和谐发展的正面舆论环境,具有重要的理论价值和现实意义。本文以社会舆情事件的应对和管理需求为背景,梳理总结了目前针对舆情问题的主要研究思路,在此基础上提出运用人工社会的方法实现社会舆情演化和形成的量化研究,围绕社会舆情事件的演化机制、人的社会关系网络生成、人的行为建模以及规范化、标准化建模等关键问题和技术进行深入研究。论文的主要工作和创新点体现在以下方面:(1)提出了社会舆情事件的演化机制。将舆情事件演化界定为社会系统在结构、行为、状态等方面随时间动态变化的过程,将事件的时变过程理解为状态空间中一系列状态的转换,通过对社会结构、人口状态属性、人口行为的形式化定义,阐述了舆情事件与社会、与人口的互动关系,明确了社会舆情事件的演化机制。(2)设计了一种基于信息交互的意见动力学模型。传统上,舆情研究认为人际间的意见交互机会均等,忽视了信息传播过程。本文认为信息获取是人们进行意见表达和交互的前提,将信息传播动力学和意见动力学理论有机结合起来,提出一种基于信息交互的意见动力学模型,以充分体现事件发生、事件信息传播、意见表达与交互、舆论形成等舆情演化的多个阶段和过程。(3)提出了面向人工社会的社会关系网络生成方法。考虑人口之间的相似性和空间距离,假设人们总是希望在与他人的交往中获得效用,将任意两个个体之间社会关系的形成模拟为一个相遇行为过程,并基于行为选择理论构建一个社会关系网络生成的评估与判断机制。行为选择理论的引入能够使算法体现人的行为多样性和随机性特征。该方法为合成人口生成了社会关系网络,结果显示所生成的社会关系网络具有小世界、高聚类系数以及社区结构等关键特征,比较符合实证研究得出的结论,一定程度上说明了方法的有效性。(4)提出了人的日常活动生成算法。以需求理论和离散选择理论为基础,认为需求是活动执行的内在动力,而活动的执行能够满足需求、产生效用,通过构建个体自我决策与联合决策相结合的建模机制,在一定的时间框架内为活动执行确定时机和时长。该算法在理论层面上解释了活动执行的动机和内在驱动机制,能够为人工社会中的每一个个体生成任意时间长度的活动日志。通过一个案例的设计与实现,说明了算法能够体现人的日常活动规律(如周期性活动),具有一定的合理性。(5)提出了一种面向社会舆情事件的人工社会规范化、标准化建模机制。在梳理社会舆情事件建模所涉及的要素、对象、关系以及过程的基础上,给出了模型开发的标准化过程,将建模对象分解为人口、事件和环境等三大部分,设计了一个面向社会舆情事件的元建模框架。该框架能够支持人工社会的规范化、标准化描述,也能支持建模语言和工具的设计与开发,为下一步支持领域专家进行高效、快速的模型开发和仿真实验打下了一定的基础。最后,在模型设计、数据支撑以及仿真建模的基础上,设计了一个在大规模人口中基于人际交流的舆情演化实验。通过实验,进一步表明论文研究工作的实际意义,也说明了人工社会的建模与仿真方法在描述复杂社会系统、展现系统自下而上的演化趋势方面所具有的优势。