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在当前信息社会环境下,突发公共事件发展演化的过程中,形成了以社交网络为载体,以突发事件为核心,以表达参与者情感、态度、意见、观点为表现形式,具有显著的即时性和交互性等特点的信息扩散模式,改变了社会舆论的生态环境,并反过来影响事件的走势。由于这些特质,使得在线社交网络对突发公共事件的应对、处理、引导有着深刻影响,在线社交网络的信息治理已成为突发事件应急管理领域的重要研究内容和研究热点。在线社交网络本质上是将真实世界的信息扩散模式在社交网络中进行移植和放大,这一过程中信息快速迭代并反作用于真实世界。由于社交网络的影响,突发公共事件中信息扩散模式已产生了根本性变化,传统上的研究理论和方法,已不适应新形势的发展。现有的文献在对突发公共事件中社交网络的利用研究多数侧重于描述和刻画社交网络对突发公共事件的反应,尚未探究突发公共事件背景下社交网络信息扩散的内在动因、关键影响因素及社交网络在应急管理中的影响和应对策略。本研究从扩散动因的视角重新审视在突发公共事件背景下在线社交网络的信息扩散过程,并依据研究结论提出了治理策略。首先,针对影响社交网络上信息扩散动因的用户影响力和用户信息扩散行为属性,提出了一套理论假设,并通过实证研究对假设进行了验证。研究有三个结论,一是,信息扩散速度取决于信息发布者的影响力,信息由网络中更具影响力的用户发布时,其扩散速度更快;二是,在突发事件早期发布的信息要比中后期所发布信息的扩散速度更快;三是,信息发布者所处的地理位置对信息扩散速率有着显著的影响,在突发事件影响区域内的发布者所发布信息的传播速度要快于区域外发布的信息。其次,针对用户情绪演化与信息扩散之间相互作用的研究较为缺乏的问题,提出了一个将情绪演化与信息扩散过程相结合的模型,揭示在突发公共事件中,用户情绪演化对社交网络信息扩散的影响。在研究中以新浪微博和推特为研究对象,通过对信息扩散过程进行仿真,探究了不同情绪分布和情绪干预对信息扩散产生的影响。研究结果表明,用户表达情绪基本一致的信息扩散得更快、更广;情绪干预则能够有效引导信息扩散,并且干预得越早,引导效果越好。另外,针对用户隐私意识如何影响社交网络中信息扩散的问题,提出了一个考虑用户隐私意识的信息扩散模型。研究首先依据用户属性计算隐私分数,进而衡量其参与网络扩散的可能性;然后构建了四种有着不同的结构和度分布仿真网络,通过仿真实验,研究用户的隐私态度对信息扩散的影响。研究结果表明,隐私态度会对信息扩散造成影响,网络中用户较高的隐私意识会导致信息的扩散效率降低,反之亦然。这一结论在研究的四仿真网络中都适用,在微博网络中表现最为明显。然后,结合上文的研究结论总结了影响信息扩散的用户特征属性,提出了一种基于贝叶斯网络的建模方法,构建了突发事件中社交网络的信息扩散模型。该模型使用信息的文本内容、网络的扩散历史以及网络和用户特征来构建贝叶斯网络模型,使用文本内容的隐藏信息来计算各种特征,例如用户相似度、内容相似度、用户兴趣等。研究利用突发事件微博数据集对该模型进行了实验评估,从实验结果表明,对于各种事件类型的数据集,本研究提出的模型比现有方法在效率和准确性上更好,说明该方法在描述突发事件背景下信息扩散的因素方面的有效性,将扩散的用户特征、信息内容、用户兴趣和网络动力学相关特征都考虑在内,能够更好地预测信息扩散。最后,根据以上研究结论,总结分析了影响信息扩散的关键因素和细分因素,提出了针对突发公共事件背景下在线社交网络信息扩散治理策略,为介入、干预、引导和预测突发公共事件背景下在线社交网络的信息扩散提供了理论支撑和决策支持,为突发公共事件的监测、管理和预警提供了新的思路和方法。