[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动，掌握舆情事件发展过程，对于整体把握热点事件的发展方向，做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础，基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络，通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群，将情感词依据情感词典赋予情感分类属性，基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明，评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度；评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化；舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响；网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。

[目的/意义]为防止微博失实舆情爆发给社会带来的严重后果，研究如何对微博中关键节点的倾向性进行分类，以及时制止恶意煽动群众情绪的节点，防止更多微博用户被误导，并通过不同的思想引领方式，由点及面地对微博用户进行思想引领，更好地净化微博舆情环境。[方法/过程]利用超网络和动态网络分析方法确定关键节点，通过对其情感倾向性进行分析，提供不同的引领策略。[结果/结论]微博舆情生命周期内会出现5类关键节点，思想引领可分为智能引领和智慧引领。

[目的/意义]对微信公众号影响力进行评价研究，帮助企业客观评判微信公众号价值，指引自媒体微信公众号采取切实有效的措施不断提升影响力。[方法/过程]基于信息熵理论构建微信公众号影响力评价理论模型和数学模型，以4 876条微信公众号数据为样本，展开实证研究，并同清博指数、新榜指数进行对比分析，最后提出微信公众号影响力提升对策。[结果/结论]模型评价维度完整，变量更丰富，能够修正文章造假对影响力的数据偏差，评价效果较好，更能真实反映微信公众号价值。