在当今数字化时代，社交媒体点赞数、电商好评率已成为衡量内容热度与商品价值的核心指标，但也催生了以“违法刷赞”为代表的流量造假产业链。这种通过技术手段或人为操控制造虚假点赞的行为，不仅破坏了数字市场的公平竞争秩序，更因其对消费者权益、社会诚信和平台生态的系统性危害，被我国法律明确禁止。违法刷赞的本质是对数字信任机制的侵蚀，其法律禁止的背后，是维护市场公平、保护用户权益与构建健康数字生态的必然选择。

违法刷赞行为，通常指通过自动化程序（如“刷赞机器人”）、人工兼职刷单或第三方流量造假平台，虚构用户点赞数据，提升内容、商品或账号的虚假热度。从电商平台刷好评引流，到短视频平台刷赞博眼球，再到政务账号刷赞“营造形象”，其形式多样但核心一致——通过数据造假扭曲真实的市场反馈。这种行为看似是“流量游戏”，实则踩到了法律的红线。我国《反不正当竞争法》明确规定，经营者不得通过虚假或者引人误解的商业宣传，欺骗、误导消费者，而刷赞行为正是典型的“虚假宣传”，直接破坏了公平竞争的市场环境。当商家通过刷赞制造“爆款假象”，不仅挤压了诚信经营者的生存空间，更让消费者陷入“数据陷阱”——基于虚假点赞做出的购买决策或价值判断，必然导致权益受损。

法律禁止违法刷赞的核心原因，在于其对数字市场经济秩序的系统性破坏。在数字化经济中，数据是生产要素，流量是核心资源，而真实、准确的数据是市场配置资源的基础。刷赞行为通过人为干预数据真实性，导致“劣币驱逐良币”：诚信经营者投入成本生产优质内容、提供真实商品，却因缺乏虚假流量而难以获得曝光；而刷赞者凭借虚假数据抢占流量高地，形成“劣质内容高曝光、优质内容被埋没”的畸形市场。这种扭曲的竞争机制，不仅阻碍了数字经济的创新活力，更让市场失去了“优胜劣汰”的基本功能。此外，刷赞产业链往往伴随着个人信息泄露、网络黑灰产滋生等问题——刷单平台需收集用户账号密码、支付信息等隐私数据，为数据犯罪提供温床；部分刷赞工具还携带恶意代码，威胁用户设备安全。从《网络安全法》到《个人信息保护法》，我国法律始终将“维护网络空间安全、保护公民个人信息”作为底线，违法刷赞行为显然与此背道而驰。

从法律后果看，违法刷赞行为面临多层次追责体系。对经营者而言，根据《反不正当竞争法》，市场监管部门可责令其停止违法行为，处20万元至100万元罚款；情节严重的，处100万元以上200万元以下罚款，甚至吊销营业执照。对电商平台而言，若明知或应知商家存在刷赞行为而未采取必要措施，需承担连带责任，根据《电子商务法》最高可处200万元罚款。对刷赞产业链参与者，包括提供刷赞工具的技术开发者、组织刷单的“中介平台”、参与刷单的“兼职者”，同样可能面临行政处罚。若刷赞行为涉及诈骗（如刷赞后不发货、虚假退款）或非法经营（如建立规模化刷赞平台），还可能触犯《刑法》，构成诈骗罪、非法经营罪等，面临刑事处罚。例如，2022年某短视频平台“刷赞灰产”案中，犯罪团伙通过开发自动化刷赞软件非法牟利，涉案金额超千万元，最终主犯被判处有期徒刑并处罚金，这一案例彰显了法律对刷赞行为的“零容忍”态度。

道德层面的后果同样不容忽视。刷赞行为本质是对“诚信”这一社会核心价值观的践踏。在数字社会中，点赞、评论、分享本是用户表达真实意愿的行为，是构建信任连接的基础。当点赞数据被污染，用户对平台的信任度会大幅下降——当“10万+”点赞可能是机器刷出来的，用户还会相信平台的推荐机制吗？当电商好评刷成“常态”，消费者还能信任商品评价体系吗？这种信任危机的蔓延，会削弱数字社会的凝聚力。更严重的是，刷赞行为对青少年价值观的误导尤为突出。在“流量至上”的错误导向下，部分青少年误以为“数据=价值”，甚至将刷赞、刷单视为“生存技能”，忽视了内容创作、商品质量本身的价值。这种扭曲的价值观一旦形成，不仅影响个体成长，更会侵蚀社会道德根基，与社会主义核心价值观倡导的“诚信”“友善”背道而驰。

面对违法刷赞行为的挑战，法律规制与技术监管需双管齐下。技术上，平台可通过AI算法识别异常点赞行为——如短时间内集中点赞、非活跃账号点赞、地理位置异常点赞等，建立“数据异常监测模型”；同时，利用区块链技术实现点赞数据的不可篡改，从源头保障数据真实性。法律上，需进一步明确“流量造假”的认定标准，细化平台责任，加大对刷赞产业链的打击力度，特别是对技术工具开发者的追责。更重要的是，需提升公众的数字素养，让用户认识到“虚假流量”的危害，主动抵制刷赞行为，形成“不刷赞、不买赞、不信赞”的社会共识。唯有法律为盾、技术为矛、公众为基，才能彻底铲除违法刷赞的生存土壤，让数字时代的“点赞”回归其本真意义——真实表达、价值传递、信任连接。

违法刷赞的禁止，不仅是对市场秩序的维护，更是对数字社会诚信底线的守护。当每个点赞都承载真实意愿，每条评价都反映真实体验，数字生态才能真正实现“公平竞争、优质优价”。这既是法律的要求，也是数字时代文明发展的必然选择。