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舆情研究一直是国内外学术界研究的热点。随着计算机网络，尤其是虚拟社区的兴起，国内外学术界对网络舆情的研究越来越重视，主要集中在网络舆情概念、演化机理、预警机制以及引导机制等方面。
刘毅（2007）认为，舆情是由个人以及各种社会群体构成的公众，在一定的社会空间内，对自己关心或与自身利益紧密相关的各种公共事务所持有的多种情绪、态度和意见交错的总和。曾润喜（2009）将网络舆情定义为由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。李昌祖等（2010）认为，网络舆情是指在一定的互联网空间内，围绕中介性社会事项的发生、发展和变化，作为舆情主体的民众对国家管理者产生和持有的社会政治态度。周蔚华等（2015）认为，网络舆情是指在网络上表达的公众情绪，究其本质是社会情绪在互联网这个可见载体上的公共表达。秦倩倩（2016）认为，网络舆情尤其是规模较大、持续时间较长的网络舆情，虽不完全能够代表公众的真实看法，但大致是公众情感态度的汇总和集体表达。李超民等（2017）对网络舆情与网络舆论的概念进行了探讨，认为两者都是网民对公共事务的反映、民众参与政治生活的表现形式，而且网络舆情能向网络舆论转化，但是两者也存在主体范围、存在形态、意见一致程度、侧重点以及时间顺序等方面的不同。此外，黄微等（2016）、高俊峰等（2017）分别对网络舆情场的内涵、结构特征、功能属性以及形成和极性演化机理进行了研究。薛可等（2018）认为，舆情是社会客观实际产生的主观态度，舆论则更倾向于普通草根阶层意愿，舆论发展催生舆情出现。
各位学者对网络舆情本质上的认知存在一致性，网络舆情由原来的熟人之间的传播转变成了网络上陌生网民之间的传播，由社会中现实空间的传播转移到了网络中虚拟空间的传播。但是，舆情不是简单的传播空间的转移，人们同时存在于现实社会与虚拟社会中，现实社会与虚拟社会无法完全隔离，在研究网络舆情时不仅要考虑线上虚拟社会中的影响因素，也要考虑线下现实社会中的影响因素，以及线上线下影响因素之间的相互作用。
史波（2010）构建了公共危机事件网络舆情的演变机理体系，从形成机理、发展机理、变异机理、作用机理和终结机理五个方面，深入、系统地分析了公共危机事件网络舆情整个生命周期中的演变路径、演变表现和演变动因。田卉等（2010）在参考美国Steven Fink危机管理四阶段理论分析的基础上，提出将舆论分为潜伏期、突发期、蔓延期及终结期四个阶段。张威（2011）在研究中指出，舆论的形成可以分为“刺激信息”的出现、舆论领袖的介入和个人反应的趋同与聚合三个阶段。李伟权等（2015）认为，环境群体性事件本质上是社会冲突问题，结合冲突演变规律，环境群体性事件过程可以分为冲突酝酿、冲突凸显、冲突升级以及冲突消减阶段。Chen等（2014）、Zhao（2015）和Ning等（2015）分别用元胞自动机、复杂网络和多主体仿真模型研究了网络舆情的演化机理。此外，兰月新等（2017）对网民情绪的演化机理及趋势进行了预测；曾润喜等（2018）探讨了非传统安全视角的网络舆情演化机理；于兆吉等（2018）研究了群体性突发事件网络舆情的演化机理。成俊会等（2019）运用社会网络分析方法，通过具体案例分析研究了舆情在不同传播阶段的网络结构特征。刘泉等（2020）借鉴心理学研究成果，将反从众心理引入网络舆情演化模型，对网络舆情的演化过程进行了探究。姚乐野等（2020）以网络舆情演化生命周期为基础，挖掘舆情各要素之间的复杂关系，刻画出重特大自然灾害舆情演化运动轨迹。
各位学者从不同的角度使用不同的研究方法对网络舆情的演化机理进行了研究，认为网络舆情的演化存在不同的阶段，但都会经历酝酿形成期和消减淡化期，对于中间阶段的演化，其划分阶段则各不相同。
聂峰英等（2015）构建了移动社交网络舆情预警模型，指出政府公信力的强弱直接影响舆情的发展，较高的政府公信力能够使网络舆情较快地得到解决，政府公信力的提高对于降低舆情热度有重要作用。徐勇（2016）设计了预警监测模型，构建了网络舆情热点智能监测平台系统，以获取、发现网络热点信息，研判其发展趋势，为政府应对网络舆情事件提供决策支持。此外，王高飞等（2017）构建了基于AHP—模糊综合分析的移动社交网络舆情预警模型；储节旺等（2017）进行了基于大数据分析的突发事件网络舆情预警研究；聂方彦等（2017）构建了基于调和K均值与粒子群优化的舆情预测预警模型；张艳丰等（2017）建立了基于语义隶属度模糊推理的网络舆情监测预警模型；武慧娟等（2018）构建了基于熵权法的网络舆情预警模糊综合评价模型。杜明英等（2018）、陈培友等（2019）、刘文强（2020）分别运用模糊综合评价法、层次分析法、三角模糊树方法建立了网络舆情预警模型并进行了验证。杨柳等（2020）利用网络大数据，结合灰色关联分析方法和K均值聚类，对舆情事件进行分级并利用支持向量机算法构建了网络舆情预警自动识别模型。
从目前所查阅的文献来看，网络舆情的预警机制研究非常丰富，所采用的预警方法多种多样，如灰色预测法、层次分析法、三角模糊树方法、遗传算法、神经网络等，但已有研究中也存在相关研究不连续，没有进一步修正和完善算法中存在的缺陷等问题。
刘丽丽等（2012）将“蝴蝶效应”、信息不对称、危机管理意识融入政府的管理行为中，形成政府在网络舆情发展前期的引导、监控、高潮时期的信息均衡以及后期的危机管理机制。兰月新等（2014）在重点分析群体性事件网络舆情两种传播模式的基础上，研究了政府引导网络舆情的日常引导机制和应急引导机制。宗宇等（2015）对网络舆情的引导与应对机制进行了探讨，提出了相关建议。顾晶姝（2018）对网络突发事件的舆情引导进行了研究，提出了引导对策。李天龙（2018）通过对突发事件四类典型案例的分析，将舆情走势和特征进行分阶段划分，对不同阶段有针对性地采用不同的应对引导策略可以有效抑制负面舆情。杜亚军等（2019）在梳理以往文献的基础上，对社交网络舆情正向引导方法进行了初步设计，以期更有效地对社交网络舆情进行引导和干预。齐佳音等（2020）在总结分析典型案例基础上指出了应该如何正确引导网络舆论。赵林云（2020）认为，网络舆情的引导基本原则是信息发布及时和舆情引导态度开明，对信息的全方位管辖和对负面舆情的人性化管控是一种创新的引导方式。
网络舆情引导方面的研究，多是基于传播学、心理学和社会学等角度进行的定性分析，运用其他学科理论研究的比较少，同时定量化研究需要加强。