在信息爆炸的当下,网络中充斥着各种真实或者不真实的信息,而社交平台的快速发展,也使得网络中谣言的传播变得更加容易,传播范围也更大。一些网络谣言的传播可能会造成财产损失,甚至会给社会带来恐慌,从而引发一些人们的不理智行为。合适的谣言控制策略可以及时减弱谣言传播带来的危害,而提出有效合理的谣言控制建议的前提是明确谣言传播过程,因此研究谣言传播过程是很有意义且必要的。为了更好的研究谣言传播过程,需要考虑一些真实社交网络中影响谣言传播的因素,并对传播过程进行建模、分析和验证。首先,本文在谣言传播过程中考虑到不同性格的人在面对相同谣言时会有不同的行为决策,根据个体性格特征将人群划分为两类,确立了谣言传播过程中的个体状态;为探究谣言可信度对谣言传播的具体影响过程,从信息接收者的主观感受角度给出了可信度的定义,基于微博谣言数据度量谣言可信度并分析了其对谣言传播的影响。其次,根据这些考虑和结论,提出了SEIsIrR(Spreader-Exposed-Steady Ignorant-Radical Ignorant-Recovered)模型,建立了描述谣言在同质网络和异质网络中传播的动态过程的微分方程组;运用雅克比矩阵与下一代矩阵的计算方法,得到SEIsIrR模型在同质网络和异质网络中的传播阈值,并讨论了二者的关系。最后,通过在WS(Watts-Strogatz)小世界网络和BA(Barabasi-Albert)无标度网络上的仿真实验,分析了同质和异质网络中的阈值特性;在仿真实验的基础上讨论了各影响因素对谣言传播过程的影响以及WS小世界网络与BA无标度网络中谣言传播过程的区别;运用Twitter的真实数据集验证了SEIsIrR模型的可行性。仿真结果表明谣言可信度、个体性格特征以及网络结构等因素对谣言的传播阈值、传播速度以及传播范围都有所影响;验证实验结果表明SEIsIrR模型是可行且有效的。