Дисертаційна робота присвячена дослідженню та формалізації еволюційних процесів розповсюдження інформації в соціальних мережах, на основі побудови ефективних моделей відображення складних мереж та моделюванні взаємодій міжсутностями в складних мережах.З швидким розвитком інформаційний технологій та загальним збільшенням розміру технологічних процесів, все частіше виникає необхідність в проведенні систематичних досліджень таких складних систем. Під час проведення досліджень, науковці найчастіше стикаються з двома принциповими проблемами: збором актуальних даних про системи та побудовою математичних моделей для опису процесів, що відбуваються в них. У випадку простих систем, математичний апарат вже сформований, проте як тільки система починає проявляти динамічні характеристики, існуючий математичний апарат не здатний забезпечувати дослідників актуальною інформацію про стан системи.Найчастіше для формалізації складних систем використовуються міждисциплінарні підходи, що базуються на окремих методах фізики, біології та соціології: теорія складних мереж, теорія графів, теорія хаосу, клітинні автомати, теорія інформації, теорія ігор, моделі дифузії, фрактальний аналіз, аналіз часових рядів, диференціальні рівняння, диференціальні рівняння в частинних похідних, різницеві рівняння. Проте, зі зростанням складності систем та потребі в їх комплексному аналізі, все частіше застосовуються методи агентного моделювання. Дослідженню складних систем присвячено роботи Albert-LászlóBarabási, Stephen Wolfram’a, Stuart Kauffman’a, Robert Axtell’a, Joshua M. Epstein’a та інших. Варто зазначити, складні системи зазвичай сильно відрізняються та залежать від області моделювання.^UThe PhD thesis is dedicated to the research and formalization of evolutionary processes of information propagation in social networks, based on the construction of effective models for representing complex networks and modeling interactions betweenentities in complex networks.With the rapid development of information technologies and the general increase in the size of technological processes, there is a growing need to conduct systematic research of such complex systems. During research, scientists most often face twofundamental problems: collecting relevant data about systems and building mathematical models to describe the processes occurring within them. In the case of simple systems, the mathematical apparatus has already been formed, but as soon as the system begins to exhibit dynamic characteristics, the existing mathematical apparatus is not able to provide researchers with up-to-date information about the state of the system.Frequently, interdisciplinary approaches based on separate methods of physics, biology, and sociology are used to formalize complex systems: the theory of complex networks, graph theory, chaos theory, cellular automata, information theory, game theory, diffusion models, fractal analysis, time series analysis, differential equations, partial differential equations, difference equations. However, with the growing complexity of systems and the need for their complex analysis, agent-based modeling methods are increasingly applied. The work of Albert-László Barabási, Stephen Wolfram, Stuart Kauffman, Robert Axtell, Joshua M. Epstein and others is devoted tothe study of complex systems. It is worth noting that complex systems are usually differ significantly and depend on the modeling domain.