伴随网络技术及相关互联网应用的不断普及与更新,各种各样基于互联网的应用和服务层出不穷,微博的出现标志着个人互联网时代的到来。微博的平民化以及实时性使其已然成为了赶在传统媒体报道和政府新闻发布前面的“杀伤力最强的舆论载体”。面对全新的网络环境和复杂多变的网络舆情,掌握新媒体时代下的网络舆情传播工具和特征,探究微博网络中舆情信息的网络生长过程,通过分析网络结构研究如何控制和引导舆论,具有非常重要的理论价值和现实意义。本论文主要研究微博网络中舆情信息的生长网络模型及其网络结构特征。借助复杂网络分析工具绘制微博舆情网络图谱进行网络分析,提出控制负面舆情信息传播的策略及引导舆情发展的建议,并对模型进行实例验证。论文首先分析了国内外网络舆情控制的相关研究；阐述了复杂网络理论中BA无标度网络研究的相关理论及复杂网络中的主要分析指标；在对BBS网络及博客网络生长模型进行对比分析后阐述了复杂网络的生成机制以及利用复杂网络分析和仿真微博舆情网络所需的技术及工具。其次,论文以BA无标度网络生长模型为理论基础,从分析微博用户的行为特征入手,提出微博用户的三个行为特征以及微博舆情传播的三大特征。根据BA无标度网络生长特性结合微博舆情传播特点以及用户行为特征从增长、加边和随机加边三方面建立微博舆情信息的复杂网络生长模型。利用Matlab建立仿真模型,验证该网络生长模型的无标度网络特性。最后将随机抽取的某微博舆情热点话题数据作为研究样本,对数据进行提取、解析、清洗和统计,得到反映实际微博用户评论和转发信息的关系数据；利用复杂网络分析工具Gephi,构建出微博舆情网络图谱,通过微博舆情网络图谱可以直观地观察某一热点话题下微博用户关系的组成和网络结构,并基于此提出引导与控制微博舆情信息传播的策略及建议。最后,利用Matlab软件工具进行仿真试验,检验实际数据与仿真模型理论分析方法的一致性。