随着互联网技术的应用与发展,越来越多的群众通过互联网将个人意见和对事情的看法以信息发布的方式发布在不同的应用平台上,从而形成网络舆情。人们对社会舆情的关注渐渐转移到互联网空间,形成对网络舆情的关注。在互联网与移动互联网推动和发展起来的社会网络环境下,突破传统信息传播方式受时间、空间及传统媒介与方式的限制,信息传播具有更高的实时性和自主性,也使得信息传播的机制与模式存在更高的复杂性,因此,对网络舆情传播过程分析是具有现实意义的。在舆情管理方面,在社会矛盾冲突的背景下,大多数负面网络舆情或者谣言的产生都是因为缺乏官方信息造成的,政府在控制网络信息传播方面发挥着关键作用,对政府的舆情干预策略效果进行预测分析,能够帮助相关部门进一步提高舆情应对能力,有利于改善舆论生态环境。首先,本文介绍了网络舆情的概念,从过程视角分三阶段对网络舆情演化的研究现状进行分析评述。从整体网络和用户两个角度,分析在舆情演化领域中传播模型的应用现状,重点分析了传染病模型在舆情传播领域的应用以及不足,提出了本文的研究视角和问题。本文总结了舆情传播中政府舆情干预的相关文献,确定了传染病模型在政府舆情干预预测的可行性。其次,本文构建了基于影响力的分层SIS舆情传播模型,对分层SIS模型进行定义,描述了非分层SIS模型和分层SIS模型在舆情传播过程中展现的特征,接着分析在政府干预下分层SIS模型不同组之间交互过程。最后,本文通过仿真实验分析不同接触分布和不同分层方式对政府干预预测的影响,并分析了降低接触数和提高清除率两种非针对性政府干预策略对舆情传播的影响,以及无针对性干预和仅在高影响组减少接触数的有针对性干预效果对比。研究表明无论是降低接触数还是提高清除率,政府干预的效果预测都是随着高影响组的比例增大而减小,因此在对现实舆情应对策略进行预测的时候,先确定高影响组的占比是一项必要的工作。仿真结果还表明了针对性干预并不一定比非针对性干预有更佳的效果。本文的研究有一定的创新和意义,主要体现在以下两个方面:第一,本文通过将疾病控制领域中的分层传染病模型运用到网络舆情研究中,丰富了网络舆情的研究内容。第二,通过对舆情事件中政府干预效果的预测仿真实验,对政府机关舆情应对策略的选择具有一定的启示性。