Mạng xã hội ngày càng trở nên phổ biến và quan trọng đối với tất cả chúng ta. Nó mang lại ảnh hưởng tích cực trong nhiều lĩnh vực. Người sử dụng có thể kết nối, trao đổi, và chia sẻ thông tin với nhau mọi lúc mọi nơi. Tuy nhiên, nó cũng đem đến những thách thức và tác động tiêu cực. Mỗi ngày, một lượng rất lớn thông tin được lan truyền với tốc độ nhanh, vượt ngoài tầm kiểm soát của các phương pháp quản lý, xử lý, và phân tích truyền thống. Điều đó đã gây ra những lo ngại về độ tin cậy, chất lượng, và tính xác thực của thông tin. Thông tin nhạy cảm hoặc nguồn gốc không đáng tin cậy có thể ảnh hưởng không tốt đến cá nhân, tổ chức, và chính phủ. Trong nghiên cứu này, chúng tôi dựa trên mô hình dịch tễ học SIR để xây dựng mô hình SIR4OSN lan truyền thông tin theo mức độ trên mạng xã hội. Nền tảng xử lý dữ liệu lớn Apache Spark được sử dụng để thực hiện phân tích dữ liệu và tính giá trị các tham số mô hình hiệu quả với thời gian hợp lý. Kết quả nghiên cứu giúp hiểu rõ hơn về cơ chế lan truyền thông tin trên mạng xã hội, rất hữu ích trong việc dự báo và kiểm soát lan truyền thông tin thiếu chính xác, tránh những hậu quả không mong muốn.