谣言传播模型的研究开始于19世纪60年代。Daley et al.通过对传染病与谣言进行对比研究发现了两者传播的相似性，并最早提出了经典的DK模型［13］，也就是应用最广的SIR模型。随后，Maki et al.［14］认为谣言是通过传播者与其他个体直接接触进行传播的，在DK模型的基础上提出了MT模型。此后，大部分学者都是在DK模型和MT模型的基础上进行扩展研究的。
在谣言传播人群方面，王筱莉等［15］根据怀疑机制理论将传染病传播模型中的人群分为无知者、传谣者、反驳谣言者和移出者4类。宋之杰等［16］根据免疫者的转化原因将其细分为R1和R2，并构建了SIHR1R2模型，其中R1是指不轻信谣言且能说服传播者成为免疫者而进行主动转化的免疫者，R2是指由于失去传播兴趣从传播者被动转化而来的免疫者。朱张祥等［17］将谣言受众对象进一步划分为无知者、知晓者、信任者、传播者、暂时免疫者和永久免疫者6类。范纯龙等［18］提出了增设潜伏状态的SEIR模型。
在网络结构方面，Zanette et al.［19］研究了静态和动态小世界网络上的谣言传播模型，对传播临界值进行分析并证实在均匀网络中存在一个有限的正的传播临界值。Moreno et al.［20］基于SIR模型在无标度网络上建立网络谣言传播模型，证实了网络的均匀性对传播动力学机制有很大影响，谣言传播深度及广度受网络结构及谣言传播率的影响。(www.xing528.com)
在谣言传播规律方面，Sahafizadeh et al.［5］在SIR模型中加入了群体传播的概念并验证了群体传播能有效地提高谣言传播速度。邢绍艳等为了研究谣言传播个体信息加工导致的谣言漂移现象，在经典SIR模型及无标度网络中构建了信息变异下的谣言传播模型。Nekovee et al.［21］和Zhao et al.［22］分别考虑了个体的遗忘特性和记忆特性，建立了含有遗忘机制和记忆机制的谣言传播模型。王筱莉等［15］根据现实生活中遗忘率随时间变化的现象在无标度网络中构建了基于遗忘率变化的谣言传播模型。Giorno et al.［23］将随机否认机制加入经典DK模型中。张亚明等［24］从兴趣衰减和社会加强角度构建了ISCR网络谣言传播模型。
综上所述，对谣言的基础理论研究起步较早，为了进行模拟仿真，有学者研究了不同在线社交网络的拓扑特性。国内外关于谣言动力学传播的相关研究工作主要借鉴了SIR传染病模型，涉及传播人群的进一步细分，不同的网络结构、不同的谣言传播机制对谣言传播的影响。然而，大部分研究仅从以上3方面的某一方面扩展了SIR传染病模型，全面性较低，因此本部分综合网络谣言人群特点、真实社交网络结构、谣言传播机制3方面因素构建了基于SIR模型的SPNR谣言传播模型，该模型更具有全面性，也更贴近实际。
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