谣言自古有之,而在当前这个信息传播日益迅捷的时代,谣言出现的频率更高,传播范围更广,影响及危害更为巨大。当前对谣言传播的研究多由人文社科类学者进行,大多停留在定性描述的层面上。采用计算实验、建模与仿真的方法对谣言传播问题的研究近些年来慢慢开始受到关注。但现有的大多数模型忽略了对谣言消息内容的描述,采用单一的数值量表示不同观点。因此,本文提出了一种基于Agent的面向消息内容演化的谣言传播模型构建方法,为谣言传播问题提供了一种新的研究思路。本文首先分析了影响谣言消息内容演化的各主要因素,并在归纳相关谣言事件及真实事件的基础上,对自然灾害类谣言消息或相关真实事件的内容组成进行抽象与解构,据此建立了对应的消息模型。以消息模型为核心纽带,应用Agent建模相关理论和方法,结合社会学科提出的心理效应、行为动机等概念,建立了谣言传播Agent个体模型。通过对人工智能领域相关成果的应用,实现了Agent个体对谣言消息进行学习,并在仿真过程中进行联想记忆的功能。搭建了基于.NET的谣言传播计算实验原型系统,使用Anylogic软件进行面向消息内容的谣言传播试验和仿真。最终,通过采用正交试验设计的方法,验证了本文所提出模型的合理性,并探讨了影响谣言传播的众多影响因素之间的相互关系,初步总结了一些谣言传播内在机制及规律。