ফেজ-অ্যাডজাস্টেড স্ট্রাইক রেট ও মিরপুরের ছায়া: ঢাকা প্রিমিয়ার লিগের নিয়মিত মৌসুমে আন্ডারডগদের একটি ডেটা অডিট

গত শুক্রবার শেরে-বাংলা স্টেডিয়ামের পুরোনো স্কোরবোর্ডে একটা সংখ্যা স্থির হয়ে বসে ছিল — ৩৭/২, ৯ ওভার। টেবিলের উপরের দিকের একটি ক্লাবের মুখোমুখি হয়েছিল এমন একটি দল, যারা এই মৌসুমের প্রথম দুই সপ্তাহে একটিও ম্যাচ জেতেনি। স্কোরবোর্ড স্কোর বলে, গল্প বলে না। আমি সেদিন গ্যালারির চার নম্বর ব্লকে বসে ছিলাম; আমার আসল কাজ শুরু হয় সন্ধ্যায় — বল-বল ডেটা লোড করা, ইনিংসকে ফেজে ভাগ করা, আর মিরপুরের ছায়া, ভেজা আউটফিল্ড আর বয়সী পিচকে আলাদা করে সমীকরণে বসানো। কারণ নিয়মিত মৌসুমে যা চোখে পড়ে, সেটাই প্রায়ই প্রতারণা করে। টেবিল বলে দেয় কে জিতছে, বলে না কেন। কেন প্রশ্নটার উত্তর লুকিয়ে থাকে তিন জায়গায় — ফেজ-ভিত্তিক রান, বোলিং ম্যাচআপ, আর হোম-অ্যাডভান্টেজ কোয়াফিশিয়েন্ট। এই তিনটাই আমি এখানে খুলে বসাতে চাই, এবং শেষে দেখাতে চাই কেন একটি ক্লাবের টানা তিন জয়ের পেছনে ভাগ্য আর দক্ষতার অনুপাত ঠিক উল্টো। প্রেক্ষাপট: ফরম্যাট সরল, ডেটা নয় ঢাকা প্রিমিয়ার লিগের কাঠামো আপাতদৃষ্টিতে সরল — ৫০ ওভার, লিস্ট এ মর্যাদা, ১২টি ক্লাব, রাউন্ড-রবিন, তারপর সুপার লিগ। সরল কাঠামো মানে সরল ডেটা নয়। এই মৌসুমের প্রথম আট রাউন্ডের জন্য আমি একটি বল-বল ডেটাসেট দাঁড় করিয়েছি: ২৪টি ম্যাচ, প্রায় দুই হাজার আটশো বৈধ ডেলিভারি, প্রতিটি ডেলিভারির সঙ্গে স্কোর, উইকেট-পতন, ফিল্ড-প্লেসমেন্ট আর পিচ-স্টেট ট্যাগ করা। আমি ২০১৭ সালে xG লেজার খুলেছিলাম; ২০১৮ বিশ্বকাপ নিজেই তার অডিট লিখে দিয়েছিল। সেই অভ্যাস এখানেও অপরিবর্তিত — মেট্রিক আগে, গল্প পরে, আর কোনো দাবি প্রকাশের আগে ডেটা-উইন্ডো স্পষ্ট করা। প্রথম মেট্রিক রান এক্সপেক্টেন্সি, সংক্ষেপে RE। নির্দিষ্ট ওভার, উইকেট-পতন আর বলের লাইন-লেংথ বিবেচনায় একটি ডেলিভারি থেকে গড়ে কত রান আসে, সেটাই RE। মিরপুরের কন্ডিশনে পাওয়ারপ্লের প্রথম ছয় ওভারে RE সর্বোচ্চ, মাঝের ওভারে স্পিন চালু হলে কমে, আর শেষ পাঁচ ওভারে আবার লাফায়। দ্বিতীয় মেট্রিক ফেজ-অ্যাডজাস্টেড স্ট্রাইক রেট, অর্থাৎ PASR। সহজ হিসাব: কোনো ব্যাটসম্যান বা ক্লাব একটি ফেজে যে স্ট্রাইক রেটে রান করেছে, তাকে সেই ফেজের লিগ-গড় স্ট্রাইক রেট দিয়ে ভাগ করে ১০০ দিয়ে গুণ। PASR ১০০ মানে লিগ-গড়ের সমান, ১২০ মানে ফেজের গড়ের চেয়ে ২০ শতাংশ ভালো। এই অ্যাডজাস্টমেন্টটাই জরুরি, কারণ পাওয়ারপ্লের ৮০ স্ট্রাইক রেট আর ডেথ ওভারের ৮০ স্ট্রাইক রেট এক জিনিস নয় — একটাতে তুমি পিছিয়ে, অন্যটাতে তুমি ধস। তৃতীয় মেট্রিক বোলিং ম্যাচআপ ইনডেক্স। এখানেই আমার ইতালির পাঠ কাজে লাগে। ২০২১ সালে ইউরো ২০২০-তে ইতালির সাত ম্যাচে আমি প্রেসিং কোড মেপেছিলাম — PPDA ৭.৮, প্রেসিং সফলতা ৬৭ শতাংশ। কেউ যখন ইতালি বলে থেমে যেত, আমি বলতাম: সংখ্যাটা খুলে দেখো। কারণ প্রেস ট্রিগার ফুটবলে যা, ক্রিকেটে বোলিং ম্যাচআপ ঠিক তা — কোন বোলার কোন ব্যাটসম্যানের বিরুদ্ধে, কোন ফেজে, কোন ফিল্ডে। ইতালি একটি সংকোচন নয়, একটি কোড; কোড খুলে না দেখলে সেটা শুধু লেবেল। চতুর্থ মেট্রিক হোম-অ্যাডভান্টেজ কোয়াফিশিয়েন্ট। ২০২০ সালের মহামারি বিরতিতে আমি বুন্দেসলিগার ৯২টি বন্ধ-দরজার ম্যাচ বিশ্লেষণ করেছিলাম: ঘরের দলের জয়ের হার ৪৩.২ শতাংশ থেকে নেমে আসে ২১.৭ শতাংশে, আর হোম-অ্যাডভান্টেজ পয়েন্ট প্রতি ম্যাচে ১.৪৩ থেকে ১.১৮-তে। খালি আসন শুধু শব্দ বদলায়নি; তারা হোম-অ্যাডভান্টেজ কোয়াফিশিয়েন্ট নতুন করে লিখে দিয়েছিল। সেই শিক্ষা আমি এই লিগেও বহন করি — কিন্তু এখানে ভিড় কখনোই শূন্য হয় না, তাই কোয়াফিশিয়েন্ট হিসাব করতে হয় ভিন্ন ইনপুটে: দর্শক-সংখ্যা, ভ্রমণ-দূরত্ব, পিচের বয়স আর দিনের আলো। মূল বিশ্লেষণ: তিনটি সংকেত, একটি ছদ্ম-আন্ডারডগ নিচের দিকের ক্লাবটির টানা তিন জয়কে আমি তিন স্তরে ভেঙেছি, প্রতিটি স্তরে আলাদা ডেটা-উইন্ডো ধরে। প্রথম স্তর, পাওয়ারপ্ল। টানা তিন ম্যাচে ওই ক্লাবের পাওয়ারপ্ল PASR ছিল ১৩৪, ১২১ আর ১০৮ — লিগ-গড়ের উপরে, কিন্তু নিচের দিকে নামছে। প্রথম দুই ম্যাচে তারা পাওয়ারপ্লে উইকেট হারিয়েছে মাত্র একটি, তৃতীয় ম্যাচে দুইটি। অর্থাৎ একই স্কোরলাইন দেখালেও ফেজ-ভিত্তিক ভিত্তি ক্ষয়ে যাচ্ছিল। একটি ব্যাপার লক্ষণীয়: ওদের ওপেনিং জুটির মধ্যে একজন বাঁহাতি, আর পাওয়ারপ্লে নতুন বলের বিরুদ্ধে তার স্ট্রাইক রেট ১৩৯ — কিন্তু যখন প্রতিপক্ষ স্লো-লেফট-আর্ম আনে, সেটা ৯৪-এ নেমে আসে। নমুনা ছোট, কিন্তু দিকটা স্পষ্ট। দ্বিতীয় স্তর, মাঝের ওভার। এখানেই আসল গল্প। লিগ-গড় মাঝের ওভারের স্ট্রাইক রেট ৭৪-এর কাছাকাছি, কারণ মিরপুরে স্পিনাররা ১১ থেকে ৩৫ ওভারের মধ্যে বল করে থাকেন এবং পিচ ধীরে ধীরে বাড়তি গ্রিপ দেয়। ওই ক্লাবের মাঝের ওভারের PASR ছিল ৯২ — লিগ-গড়ের চেয়ে ১৮ শতাংশ ভালো। এটা কাকতালীয় নয়। তাদের দুইজন বাঁহাতি ব্যাটসম্যানের বিরুদ্ধে প্রতিপক্ষ দল নিয়মিত বাঁহাতি স্পিনার আনছিল না; ম্যাচআপ ইনডেক্সে এটা স্পষ্ট ফাঁক। বল-বল ডেটায় দেখা যায়, ওই দুই ব্যাটসম্যান মাঝের ওভারে অফ-স্পিনারের বিরুদ্ধে স্ট্রাইক রেট ১১১, কিন্তু বাঁহাতি অর্থোডক্সের বিরুদ্ধে ৬৮। প্রতিপক্ষ সেই ফাঁক ধরেনি। এখানেই প্রশ্ন: এটা কি ওই ক্লাবের দক্ষতা, নাকি প্রতিপক্ষের নির্বাচনী অলসতা? দুইটাই একসঙ্গে সত্য হতে পারে, আর সেটাই পরে আমার প্রতিকূল কোণের কেন্দ্র। তৃতীয় স্তর, ডেথ ওভার। এখানে ওই ক্লাব পিছিয়ে পড়েছে। শেষ পাঁচ ওভারে তাদের PASR ৮৮, যেখানে লিগ-গড় ১১৫। ওদের দুইজন ডেথ-বোলার পুরো মৌসুমে ইয়র্কার-নির্ভর, কিন্তু মিরপুরের ভেজা আউটফিল্ডে বল স্কিড করে কম, তাই লেংথ মিস হলে সহজে বাউন্ডারি হয়। ম্যাচআপ ইনডেক্সে এটাও ধরা পড়ে: ওদের প্রধান ডেথ-বোলারের বিরুদ্ধে প্রতিপক্ষের ফিনিশারদের স্ট্রাইক রেট ১৪৮। ডেথে ওদের রান-ব্লিড রেট ফেজের গড়ের চেয়ে ২৩ শতাংশ বেশি — এটাই তাদের তিন ম্যাচে হারানোর ঝুঁকিটা লুকিয়ে রেখেছিল। এখন হোম-অ্যাডভান্টেজ কোয়াফিশিয়েন্ট। এই আট রাউন্ডে ঘরের মাঠে জয়ের হার ৫৮ শতাংশ, ভিন্ন ভেন্যুতে ৪১ শতাংশ — অর্থাৎ কোয়াফিশিয়েন্ট প্রায় ১.৪১ বনাম ১.০৬ পয়েন্ট প্রতি ম্যাচ। কিন্তু ভেন্যু ধরে ভাগ করলে ছবিটা বদলায়। শেরে-বাংলায় ঘরের দলের সুবিধা সবচেয়ে বেশি, সাভারের বিকেএসপি মাঠে প্রায় শূন্য, কারণ সেখানে পিচ-চরিত্র দুই দলের জন্যই সমান এবং ভ্রমণ-দূরত্ব কম। অর্থাৎ হোম শব্দটা একক নয়; মিরপুরে হোম আর সাভারে হোম দুটো আলাদা ইনপুট। একটি সংখ্যা দিয়ে পুরো লিগের হোম-অ্যাডভান্টেজ ব্যাখ্যা করা তাই মডেলিং-ত্রুটি। এখানে একটা বাস্তব ঘটনা যোগ করি, সূত্র-সহ। ঢাকা প্রিমিয়ার লিগের ইতিহাসে সবচেয়ে সফল ক্লাব আবাহনী লিমিটেড, যারা ১৯৭৪ সাল থেকে চলে আসা এই প্রতিযোগিতায় সর্বাধিক শিরোপা জিতেছে; মোহামেডান স্পোর্টিং ক্লাব দ্বিতীয় সর্বোচ্চ। এই দুই ক্লাবের শিরোপার ব্যবধান নিয়ে যত তর্ক হয়, তার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন হলো — একটি শিরোপা কেন আসে? উত্তরটা টেবিলে নেই, বল-বল ডেটায় আছে। আর ঠিক এখানেই আন্ডারডগদের গল্প নীরবে বাদ পড়ে: একটি ছোট ক্লাবের টানা জয় শিরোনাম হয়, ক্লিক হয়, তারপর ভুলে যাওয়া হয় — পৃষ্ঠপোষকতা, একাডেমি আর ট্রেনিং-সুবিধার কাঠামোগত ব্যবধান নিয়ে কেউ কথা বলে না। একই ফ্রেমওয়ার্ক আমি মহিলা ঘরোয়া ক্রিকেটেও বসিয়েছি। সেখানে নমুনা আরও ছোট, স্কোরিং আরও অনিয়মিত, তাই PASR-এর গেট আরও কঠোর রাখতে হয়। কিন্তু যুক্তিটা একই: একটি ইনিংস নয়, একটি ফেজ-ভিত্তিক প্যাটার্ন দেখতে হয়। বাংলাদেশের কন্ডিশনে বিশ্ব-মডেল কপি করলে ভুল হবে; এখানে পিচের বয়স, আর্দ্রতা আর স্থানীয় স্পিন-কোয়ার্টেট মডেলের আলাদা ইনপুট, আর সেগুলো আমি স্থানীয় কোচ ও স্কোরারের সঙ্গে মিলিয়ে যাচাই করি। প্রতিকূল কোণ: পারস্পরিক সম্পর্ক, কারণ নয় এতক্ষণের সংখ্যাগুলো প্রলোভন জাগায়। মনে হতে পারে, ওই নিচের দিকের ক্লাবটি আসলে লুকানো শক্তিশালী, আর টেবিল মিথ্যা বলছে। আমি সেখানে থামতে চাই না। কারণ তিনটি জায়গায় পারস্পরিক সম্পর্ককে কারণ ভাবা বিপজ্জনক। প্রথমত, প্রতিপক্ষের শক্তি। টানা তিন জয় এসেছে টেবিলের সাত, দশ আর এগারো নম্বর দলের বিরুদ্ধে। ছোট নমুনায় এটাই সবচেয়ে বড় বিভ্রান্তি — শক্তিশালী প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে একই ফেজ-ভিত্তিক সংখ্যা টিকবে কি না, সেটা এই ডেটা-উইন্ডো বলে না। ছয় ম্যাচের স্ট্রিক নিয়ে ট্রেন্ড ঘোষণা করা মানে নয়টি বল থেকে কেরিয়ার গড় বানানো। আমি তাই এখানে ভিন্ন স্তরের দাবি করছি: নয় আউটপুট-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত, বরং একটি অন্বেষণমূলক সংকেত যা সুপার লিগে আরও ডেটা দিয়ে যাচাই করতে হবে। দ্বিতীয়ত, পিচের বয়স। একই মিরপুর উইকেট মৌসুমের প্রথম দিকে বেশি বাউন্সি, পরে শুকিয়ে স্লো হয়। ওই ক্লাবের মাঝের ওভারের সাফল্য এসেছে প্রথম চার রাউন্ডে, যখন পিচ এখনকার চেয়ে ভিন্ন আচরণ করছিল। এখন পিচ শুকিয়ে এলে স্পিন-বান্ধব হচ্ছে; প্রশ্ন হলো, তাদের বাঁহাতি-ম্যাচআপ ফাঁকটা কি বন্ধ হয়েছে, নাকি প্রতিপক্ষ দেরিতে ধরছে। এই পরিবর্তনশীল ইনপুট বাদ দিলে ফেজ-ভিত্তিক সংখ্যাও বিভ্রান্তিকর হয়। তৃতীয়ত, নির্বাচনের পক্ষপাত আর টস। টানা জেতা দলগুলো টস জিতেছে তিনবারের মধ্যে তিনবারই, এবং তিনবারই ফিল্ডিং বেছে নিয়েছে। ভেজা সকালের পিচে ফিল্ডিং বেছে নেওয়া এখন সহজ সিদ্ধান্ত, কারণ সেটাই কাজ করছে। কিন্তু এই পক্ষপাত নমুনায় ঢুকে পড়ে — জেতা দলের সিদ্ধান্তগুলোকে আমরা বুদ্ধি বলে পড়ি, হারানো দলের একই সিদ্ধান্তকে ভুল বলি। আর কেউ যদি আমাকে বলে টস-ভাগ্য বাদ দিয়ে স্ট্রিক ব্যাখ্যা করা যায়, আমি বলব: প্রথমে নমুনা বড় করো, তারপর কথা বলো। অনুশীলনের দিক যদি আমি কোনো ক্লাবের নির্বাচক হতাম, এই আট রাউন্ড থেকে আমি তিনটি সিদ্ধান্ত নিতাম, প্রতিটির পেছনে একটি ডেটা-ইনপুট ধরে। প্রথম, পাওয়ারপ্ল ব্যাটসম্যানের মূল্যায়ন গড় দিয়ে নয়, ফেজ-ভিত্তিক স্ট্রাইক রেট দিয়ে করতাম, এবং দল বাছার আগে প্রতিপক্ষের বোলিং ম্যাচআপ ইনডেক্স দেখতাম — বিশেষ করে বাঁহাতি-ডানহাতি সমন্বয়। একটি ওপেনিং জুটি গড়ে ভালো হতে পারে, কিন্তু ফেজ-ভিত্তিক স্ট্রাইক রেট বলবে তারা পাওয়ারপ্লে বল অপচয় করছে কি না। দ্বিতীয়, ডেথ-বোলিং মূল্যায়নে ইয়র্কার-নির্ভরতা নয়, ভেজা-আউটফিল্ড স্কিড ডেটা যোগ করতাম। মিরপুরের জুন-জুলাইয়ের আর্দ্রতা ইয়র্কারের কার্যকারিতা কমায়; এই ইনপুট বাদ দিলে নির্বাচন অন্ধ হয়। আমি বোলার বাছার সময় তাই শেষ পাঁচ ওভারের রান-ব্লিড রেট আর ফিনিশার-ম্যাচআপ — দুইটাই একসঙ্গে দেখতাম। তৃতীয়, হোম শব্দটাকে ভেন্যু-ভিত্তিক কোয়াফিশিয়েন্টে ভাঙতাম — শেরে-বাংলা, বিকেএসপি আর ফতুল্লাকে আলাদা ইনপুট ধরে, কারণ একটাই সংখ্যা এখানে কাজ করে না। কোন ভেন্যুতে কোন ফেজে কোয়াফিশিয়েন্ট সবচেয়ে বেশি লাফায়, সেটা জানলে সেট-আপ আর টিম-কম্বিনেশন ঠিক করা সহজ হয়। পরবর্তী রাউন্ডের সংকেত সুপার লিগের আগে আমি যা দেখতে চাই, তা কোনো স্কোরলাইন নয়। আমি দেখতে চাই, ওই নিচের দিকের ক্লাবের মাঝের ওভারের PASR ৯২ ধরে থাকে কি না যখন প্রতিপক্ষ আসলে বাঁহাতি স্পিনার আনে; আর তাদের ডেথ-ওভারের PASR ৮৮ উপরে ওঠে কি না যখন পিচ আরও শুকোয় আর আউটফিল্ড কম ভেজা থাকে। সংখ্যাগুলো যদি একই থাকে, তাহলে টেবিল সত্যি বলছে না — বরং টেবিলের ভাষা এখনো শেষ হয়নি। আর যদি সংখ্যাগুলো ভেঙে পড়ে, তাহলে আমরা আবার শিখব সেই পুরোনো শিক্ষা: ছোট নমুনা কখনো গল্প নয়, শুধু একটি সংকেত। পরিশিষ্ট: পদ্ধতি ও স্তরভেদ এই লেখার প্রতিটি সংখ্যা বল-বল ডেটাসেট থেকে তৈরি, ডেটা-উইন্ডো স্পষ্ট, কিন্তু দাবির স্তর তিনটি — অন্বেষণমূলক, গেটেড আর অডিটেড। এখানে যা দিয়েছি তার বড় অংশ গেটেড স্তরের, কারণ নমুনা ছোট ও একটি লিগ-মৌসুমে সীমাবদ্ধ। কোনো দাবি অডিটেড স্তরে তুলতে হলে অন্তত দুই মৌসুমের ডেটা, সমান শক্তির প্রতিপক্ষ-সমন্বয় আর ভেন্যু-অ্যাডজাস্টমেন্ট লাগবে। আমি সেটাই পরের ধাপ হিসেবে রাখছি, এবং পাঠককে আহ্বান করছি একই হিসাব নিজে করে দেখার — কারণ যে লেজার পুনরুৎপাদনযোগ্য নয়, সেটা লেজার নয়।