合成データを使用したアクティブラーニングは、オンラインの政治的議論以外の分野でも有効に活用できます。例えば、感情分析やテキスト分類などの自然言語処理タスクにおいて、ラベル付けされたデータが不足している場合や、ラベリングにかかるコストや時間を削減したい場合に活用できます。合成データを使用してモデルをトレーニングし、未ラベルのデータから最も情報量の多いサンプルを選択してラベリングすることで、モデルの性能を向上させることができます。