Ultralearning

How to Improve Your Feedback
By  now  you  see  the  importance  of  feedback  to  your  learning  efforts.  I’ve
explained why feedback, especially when delivered to others, can sometimes
backfire. I’ve also showed how the three types—outcome, informational, and

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corrective—have different strengths and the preconditions that need to be in
place in order to make them effective. Now I want to focus on some concrete
tactics you can apply to get better feedback.
Tactic 1: Noise Cancellation
Anytime  you  receive  feedback,  there  are  going  to  be  both  a  signal—the
useful  information  you  want  to  process—and  noise.  Noise  is  caused  by
random  factors,  which  you  shouldn’t  overreact  to  when  trying  to  improve.
Say  you’re  writing  articles  that  you  post  online,  trying  to  improve  your
writing ability. Most of them won’t attract much attention, and when they do,
it’s  often  because  of  factors  outside  of  your  control;  for  example,  just  the
right person happens to share it, causing it to spill across social networks. The
quality  of  your  writing  does  drive  these  factors,  but  there’s  enough
randomness that you need to be careful not to change your entire approach
based on one data point. Noise is a real problem when trying to improve your
craft because you need to do far more work to get the same information about
how to write well. By modifying and selecting the streams of feedback you
pay attention to, you can reduce the noise and get more of the signal.
A noise-cancelling technique used in audio processing is filtering. Sound
engineers know that human speech tends to fall within a particular range of
frequencies, whereas white noise is all over the spectrum. They can boost the
signal, therefore, by amplifying the frequencies that occur in human speech
and quieting everything else. One way to do this is to look for proxy signals.
These  don’t  exactly  equal  success,  but  they  tend  to  eliminate  some  of  the
noisy data. For blog writing, one way to do so would be to use tracking code
to figure out what percentage of people read your articles all the way to the
end. This doesn’t prove your writing is good, but it’s a lot less noisy than raw
traffic data.