ストラグラークライアントに対するグローバルモデルの偏りは、フェデレーテッド学習における自然な異質性と遅延から生じます。通常、フェデレーテッド学習では同期的最適化アルゴリズムが使用され、各クライアントからの更新が揃うまでサーバーが待機します。しかし、一部のクライアント（ストラグラー）は他よりも計算や返信に時間がかかるため、全体的なモデル更新プロセスに遅れを引き起こします。
この問題は実世界でも重要です。例えば、携帯電話利用と社会経済的要因という関係性を考えると、特定の人々や地域で発生するストラグリング行動パターンや情報提供量への偏りが反映されたモデルは公平性を欠く可能性があります。その結果、特定集団や地域向けに効果的でない予測や意思決定システムが構築される恐れがあります。