近年来,突发事件通过以微博为主的社会网络平台得到了极大的扩散和传播,吸引了大量网民的参与和讨论,并引发了群体性负面情感的聚集。如果不能够对突发事件中网民群体的负面情感加以有效引导,往往会造成严重的社会危害或者对政府等相关部门的形象产生负面影响。意见领袖在突发事件中对网民的情感具有重要的调节作用,研究意见领袖对网民的情感倾向性的影响问题,有助于揭示其在突发事件应急响应中对网民情感的影响机制,进而为政府认识、介入和引导突发事件应急响应提供先导性服务。本文从用户的影响力和活跃度角度出发,结合了微博的传播特点和用户行为数据构建了微博意见领袖指标体系,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定了各指标的权重,构建了意见领袖识别模型。在此基础上进一步分析了意见领袖对网民的情感倾向性的影响要素,采用了复杂系统多主体建模方法构建了突发事件应急响应仿真模型,并对仿真模型中涉及的主体及其之间的交互规则进行了详细描述和设计。通过两起典型的社会安全类突发事件微博数据,进行意见领袖识别的实证研究,并基于Netlogo仿真平台进行意见领袖对网民情感影响的仿真实验,结果验证了模型的科学性和合理性。最后,结合意见领袖识别和仿真实验的结果分析,对政府突发事件应急响应提出策略建议。