根据中国互联网信息中心发展状况第25次调查显示:到2009年12月31日为止,中国在网民数量和普及率上都超过了全球平均水平,位居世界第二。互联网的快速发展,为中国社会舆论开辟了更大的空间,网民已经不再是简单的单方面接收信息,通过网络,网民和网民之间、网民和媒体之间、网民和相关部门之间可以进行实时互动。舆情一旦在网络上出现,其传播必定会对我们的生活产生较为深远的影响,通过研究找出网络舆情传播的规律性,可以对一些有可能引发社会稳定的问题提进行提前预警,为相关部门采取相应的措施提供建议,从而影响网络舆情的传播趋势,这对政府制定决策,净化与繁荣网络,建设和谐社会都具有非常重要的意义。本文选取网络舆情存在空间之一的新闻留言板作为数据源,以腾讯网新闻评论数据为代表,从数量上对网络舆情进行定量研究。首先对初步处理过的原始数据作出时间序列图,从评论数量和增长趋势上对所有评论曲线进行整体分析,得出民生类新闻受关注程度最高,所有新闻评论都经历了形成、高涨、波动和最终淡化的发展过程的结论。为了更深入研究网络舆情增长规律动态的、本质的特点,本文又在原始数据基础上,经过处理作出环比累加评论数据增长曲线图,并利用自组织映射神经网络聚类方法对上述曲线进行聚类,针对每一类别的特点进行详细分析。利用上述分析得出的结论,本文运用多项式拟合及非线性拟合方法对每类曲线建立数学模型,并简要介绍了如何对新发生的突发事件进行评论数量发展趋势的预测,从而建立网络舆情传播的先验模式,并用实例说明此预测方法效果良好。本文最后就总结出的网络舆情传播规律和特点,向有关部门面对某些突发事件时如何采取措施提供了建议。