En este documento, recopilamos los datos básicos de información sobre rumores en línea y opiniones públicas altamente actuales. En la investigación del modelo de propagación de rumores de opinión pública en línea, utilizamos el modelo SCIR mejorado para analizar las características de la propagación de rumores en línea bajo el mecanismo de sospecha en diferentes etapas de propagación, considerando el flujo de propagación de rumores. Analizamos la estabilidad de la evolución de la propagación de rumores utilizando la ecuación diferencial de retardo temporal bajo el mecanismo de castigo. En este documento, se estudia la evolución de opiniones heterogéneas con diferentes umbrales de aceptación e intercambio, utilizando el modelo estándar Deffuant y el modelo mejorado bajo la influencia de los medios de comunicación, para analizar el proceso de evolución y las características de las opiniones de rumores. Basándonos en los resultados anteriores, se encontró que mejorar la tasa de recuperación es mejor que reducir la tasa de engaño, y aumentar la tasa de expulsión es mejor que mejorar la tasa de detección. Cuando el retraso temporal es < 110, indica que la propagación de rumores tiende a ser asintótica y estable, y el mecanismo de castigo puede reducir el tiempo de propagación y la proporción máxima de personas engañadas. La proporción de personas engañadas aumenta con la disminución del umbral de intercambio, y el rango de conglomerados de opiniones aumenta con la disminución de la aceptación.