近年来,随着微博、Twitter、抖音等不同类型的社交软件不断兴起,碎片化的社交方式在人们的生活中占据重要位置。网络舆情传播逐渐替代传统舆情传播,成为社会主流导向的重要媒介方式。人们需要突破传统舆情研究方法,从碎片化信息的视角出发,探索舆情演化的内在机理和相关规律,这对掌握舆情发展的动态及规律,对舆情的应对具有指导意义。本文以新冠肺炎疫情期间的舆情发展为例,对碎片化的疫情信息传播过程中出现的信息质量低下、流言信息爆发,导致的网络暴力、舆论扭曲现象进行分析,同时研究网络中意见领袖起到的影响。基于复杂网络、观点动力学、心理学等相关理论对碎片化网络传播的舆情演化进行研究,其主要研究内容和结论归纳如下:本文在在经典Deffuant-Weisbuch模型的基础上,加入了有向边的权重值,构建有向加权网络拓扑结构,通过对流言信息的免疫程度,将网络中的群体分免疫群体和易感染群体。针对碎片化信息传播的信息可信度低、八卦流言信息冗杂的两个特征建立基于碎片化信息传播的网络意见演化模型。通过节点中心性指标识别BA无标度网络中的意见领袖节点,量化了意见领袖说服力强,观点渗透能力强的特征,并模拟意见领袖舆论演化中的作用机制借助MATLAB2017b进行仿真实验,结果表明信息的客观可信度与观点收敛速度呈正相关,影响网民对事态的整体判断,低可信度信息催化了网络中的质疑态度;网民的意见很容易被八卦信息左右,流言信息的存在使得免疫群体的观点收敛速度减慢,难以表达自身态度及立场同时造成舆论扭曲并产生偏差,甚至造成网络中观点两极分化,激化网络暴力;而意见领袖具有对抗八卦流言,扭转网络舆情扭曲的能力,但是同样意见领袖的态度过于偏激时,也会导致舆情环境的恶化。研究结果对人们深入理解观点的形成和演化的内在机理有一定的意义,为我们进一步研究碎片化传播方式下的网络舆情演化提供新的思路,最后提出解决舆论扭曲的若干策略。对引导和控制舆情的传播具有重要的理论价值。