Pelajari opsi-opsi di bawah.
Manakah dari model berikut yang rentan terhadap feedback loop?
Model perkiraan lalu lintas yang memprediksi kemacetan di pintu keluar jalan raya dekat pantai, menggunakan ukuran keramaian pantai sebagai salah satu fiturnya.
Beberapa pengunjung pantai cenderung mendasarkan rencana mereka pada perkiraan
traffic. Jika banyak kerumunan pantai dan lalu lintasnya diperkirakan akan padat, banyak orang mungkin membuat rencana alternatif. Hal ini dapat menekan jumlah pengunjung pantai, sehingga menghasilkan perkiraan lalu lintas yang lebih ringan, yang kemudian dapat meningkatkan kehadiran, dan siklus akan berulang.
Model rekomendasi buku yang menyarankan novel yang mungkin disukai penggunanya berdasarkan popularitas mereka (yaitu, jumlah pembelian buku).
Rekomendasi buku kemungkinan akan mendorong pembelian, dan
penjualan tambahan ini akan dimasukkan kembali ke dalam model sebagai input,
sehingga kemungkinan untuk merekomendasikan buku yang sama tersebut di masa mendatang.
Model peringkat universitas yang menilai sekolah sebagian berdasarkan selektivitasnya—persentase siswa yang mendaftar yang diterima.
Peringkat model dapat mendorong minat tambahan ke sekolah berperingkat teratas, yang meningkatkan jumlah aplikasi yang diterima. Jika sekolah tersebut
terus menerima jumlah siswa yang sama, selektivitas akan meningkat (persentase siswa yang diterima akan turun). Hal ini
akan meningkatkan peringkat sekolah tersebut, yang selanjutnya akan
meningkatkan minat calon siswa, dan sebagainya...
Model hasil pemilu yang memperkirakan pemenang dari walikota dengan melakukan survei 2% pemilih setelah pemungutan suara ditutup.
Jika model tidak memublikasikan perkiraannya sampai setelah polling ditutup, prediksinya tidak mungkin memengaruhi perilaku pemilih.
Model nilai perumahan yang memprediksi harga rumah, menggunakan ukuran (luas dalam meter persegi), jumlah kamar tidur, dan lokasi geografis sebagai fitur.
Anda tidak dapat mengubah lokasi, ukuran, atau jumlah kamar tidur dengan cepat sebagai respons terhadap perkiraan harga, sehingga feedback loop mungkin tidak terjadi. Namun, ada kemungkinan
korelasi antara ukuran dan jumlah kamar tidur (rumah yang lebih besar
cenderung memiliki lebih banyak ruang) yang mungkin perlu dipisahkan.
Model atribut wajah yang mendeteksi apakah seseorang dalam foto tersenyum atau tidak, yang secara berkala dilatih pada database foto stok yang otomatis diperbarui setiap bulan.
Tidak ada feedback loop di sini, karena prediksi model tidak berdampak pada database foto kami. Namun, pembuatan versi data input kita menjadi masalah di sini, karena pembaruan bulanan ini berpotensi memiliki efek yang tidak terduga pada model.