恶意刷赞买赞为何难以杜绝？这一问题已成为数字生态中一个顽固的顽疾。在流量即价值的时代，点赞数被异化为衡量内容质量、商业价值的核心指标，而恶意刷赞买赞行为则如影随形，尽管平台不断升级反制手段，却始终难以根除。究其本质，这种现象的顽固性并非单一因素导致，而是技术漏洞、经济利益、平台治理与用户认知等多重因素交织作用的结果，形成了一个难以打破的恶性循环。

恶意刷赞买赞的核心在于对“点赞”这一行为的异化。正常点赞是用户对内容的真实反馈，表达认同或喜爱，而恶意刷赞买赞则是通过技术手段或人工操作，在无真实用户参与的情况下人为增加点赞数量。这种行为直接破坏了平台的内容生态真实性：优质内容可能因缺乏初始流量而被淹没，低质内容却可通过虚假点赞获得曝光，形成“劣币驱逐良币”的效应。更严重的是，它扭曲了商业价值的判断标准——广告主可能基于虚假点赞数据投放广告，消费者可能被高赞内容误导，最终损害整个数字经济的信任基础。

从技术层面看，恶意刷赞买赞的隐蔽性让反制手段始终处于被动追赶的状态。随着AI技术的发展，传统的人工刷赞已被自动化程序取代，这些程序能够模拟真实用户的行为轨迹：随机切换IP地址、模拟不同设备的操作习惯、间隔性发布点赞指令，甚至配合虚假评论形成“内容-点赞-评论”的完整虚假互动链。例如，部分刷赞工具可通过机器学习分析平台算法的识别逻辑，动态调整点赞频率和数量，使其在风控模型中呈现出“正常用户”的特征。而平台的风控系统往往依赖历史数据建立识别模型，面对不断迭代的技术手段，存在天然的滞后性。当平台通过某项指标（如点赞速度）识别出异常行为时，刷赞方早已更换了技术路径，这种“猫鼠游戏”使得技术层面的反制难以一劳永逸。

经济利益的驱动是刷赞买赞难以杜绝的根本动力。在数字商业逻辑中，点赞数直接关联流量变现能力：高赞内容更容易获得平台推荐，吸引粉丝增长，进而带来广告分成、带货佣金等收益。这种“高赞=高收益”的公式催生了庞大的灰色产业链。从需求端看，商家、网红、自媒体等主体为快速提升影响力，有强烈动机购买点赞；从供给端看，低成本的自动化刷赞工具使得“刷赞服务”价格低廉，单个点赞成本甚至低至0.01元，且形成了从数据生成、流量分发到售后服务的完整链条。更值得注意的是，部分平台内部人员可能利用权限为刷赞方提供“绿色通道”，进一步增加了治理难度。当经济利益远大于违规成本时，单纯依靠平台的技术封禁难以遏制逐利行为。

平台治理的困境则让恶意刷赞买赞有了生存空间。一方面，平台需要在“内容真实性”与“用户体验”之间平衡：过于严格的反制措施可能误伤真实用户（例如，用户短时间内频繁点赞可能被系统判定为异常），导致用户流失；另一方面，平台治理存在“成本-收益”的考量。大规模的刷赞行为往往分散在多个账号、多个平台，平台需要投入巨额资金研发风控系统、组建审核团队，但收益却难以直接量化。此外，跨平台监管的缺失也让刷赞行为“打一枪换一个地方”——当某个平台的监管趋严，刷赞方会迅速转向监管较弱的平台，形成“监管洼地”。例如，部分短视频平台曾因刷赞问题被整顿，但相关方转战社交平台或直播平台，继续开展业务。

用户认知的偏差则为恶意刷赞买赞提供了需求端的土壤。在“流量至上”的环境下，部分用户对“高赞内容”存在盲目崇拜，认为“点赞多=内容好”，甚至主动购买点赞以营造“受欢迎”的假象。这种认知误区形成了一种恶性循环：用户购买点赞→虚假数据误导其他用户→其他用户因“高赞”产生信任→更多人加入购买行列。同时，普通用户难以分辨真实点赞与虚假点赞，即使察觉异常，也往往因“事不关己”而选择沉默，缺乏主动监督的动力。用户认知的提升需要长期的教育和引导，而短期内，这种需求端的默许甚至支持，让刷赞买赞行为有了持续存在的市场。

要遏制恶意刷赞买赞，需要构建技术、制度、意识协同的系统治理框架。技术上，平台需从“被动识别”转向“主动防御”，利用AI技术对用户行为进行深度画像，不仅关注点赞数量，更分析点赞行为的内容关联性、用户互动真实性等维度；同时，推动跨平台数据共享，建立黑名单机制，让违规者“一处失信，处处受限”。制度上，需明确恶意刷赞的法律责任，将其纳入《反不正当竞争法》《电子商务法》的规制范围，提高违法成本；平台应完善内部监管机制，切断内部人员与灰色产业的利益链。意识上，需通过用户教育让公众认识到虚假流量的危害，引导用户基于内容质量而非点赞数量做出判断，形成“抵制虚假流量”的社会共识。

恶意刷赞买赞的杜绝并非一蹴而就，而是数字生态治理的长期课题。当技术手段能够精准识别每一次虚假操作，当制度设计让违规者付出沉重代价，当用户真正回归“内容为王”的价值判断，这一顽疾才会逐渐失去生存的土壤。唯有如此，数字平台才能回归真实、健康的本质，让每一份点赞都成为真诚的表达，而非利益的算计。