自首例确诊病例以来，信息在社交媒体平台上大量传播。关于COVID-19大流行的信息传播可以强烈影响人们的行为。因此，识别COVID-19大流行期间的信息超级传播者(或影响者)是了解公众反应和信息传播的重要一步。在这项工作中，我们对COVID-19大流行期间收集的大量阿拉伯语推文进行了分析。本研究以2020年3月为研究周期，从用户行为出发构建了一个识别信息超级传播者的网络。我们使用HITS和PageRank算法来分析信息传播的影响，并比较了用户的排名。结果表明，HITS和PageRank都发现了一个类似的超级传播者子集，其中40%是经过验证的Twitter账户。