在互联网高速发展的今天，网络用户的快速增长直接导致了互联网上的舆论呈现出爆炸式的增长，尤其是当社交网络平台的出现之后，舆论的传播更加是不受控制。舆论监控也成为近年来研究的重点问题。本文主要针对现今社交网络中最具有代表性的两个平台Facebook和Twitter进行研究。研究过程主要分为两部分：第一、设计一套优良的采集系统针对Facebook和Twitter进行数据采集，设计过程中，我们分析了两个平台的登陆授权协议OAuth的工作原理、针对不同对象数据采集的API格式和第三方SDK的使用。考虑到Facebook的好友获取局限性，我们针对Facebook使用基于HTTP流和API结合的方式来获取用户数据，而Twitter使用API获取用户数据的方式。最后针对Facebook和Twitter获取数据的性能进行比较。第二、针对获取到的社交网络数据进行分析处理，首先对抓取到的240W条的推文消息进行过滤操作，区分出中文和英文；然后分析推文的转发格式，对推文进行预处理，通过正则表达式提取出转发关系，最后使用基于simhash的方法对预处理后的推文进行去重操作，统计重复推文数据，分析实验结果。之后收集去重过程中的实验数据，针对相似的消息和含有明确转发关系的消息分别使用基于时间序列和第四章中的类似于树状排序的算法对消息进行排序操作。经过排序后的消息，我们按照复杂网络工具gephi的文件格式gexf进行写入保存操作，生成消息传播路径图。通过gephi工具查看传播路径图的消息源头。最后分析生成的所有传播路径图，总结出一些典型的传播形态。