তথ্যের শৃঙ্খলে ফাঁকা ব্লক: ক্রিকেট বিশ্লেষণে 'না-জানা'-র শৃঙ্খলা

গত কয়েক দিন ধরে আমি একটা টেবিলের দিকে তাকিয়ে আছি, যেটা কাগজে লেখা আছে, কিন্তু বাস্তবে অস্তিত্বহীন। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, কোনো ইনিংসের স্কোর নেই, কোনো বোলারের ইকোনমি নেই, কোনো পিচ-ম্যাপ নেই। শুধু একটা লেবেল ঝুলে আছে — ক্রিকেট_ওয়ার্ল্ড। সতেরো বছর ধরে আমি ক্রিকেটের সংখ্যা তাড়া করেছি, স্টেডিয়ামে বসে খেলা দেখেছি, ঘরে ফিরে টেবিল বানিয়েছি; কিন্তু এই প্রথম আমার হাতে এলো একটা সম্পূর্ণ খালি ব্লক।

আমি স্কোরবোর্ড দেখে লিখি, কিন্তু বিশ্বাস করি লেজারকে। ২০১৭ সালে ঢাকার এক নিউ-মিডিয়া স্টার্টআপে বসে ইংলিশ প্রিমিয়ার লিগের ৩৮০ ম্যাচের একটা এক্সপেক্টেড-গোল লেজার বানিয়েছিলাম। সেবারই শিখেছিলাম, যে টেবিল একটা মৌসুমের ভ্যারিয়েন্স পার করে না, সে টেবিল সংখ্যা নয়, শুধু অলংকার। কিন্তু এখানে টেবিলটাই অনুপস্থিত। তাই প্রশ্নটা বদলে যায়: যখন কোনো সংখ্যাই থাকে না, তখন একজন বিশ্লেষকের আসল কাজ কী?

আধুনিক ক্রিকেট বিশ্লেষণ কোনো একক পরিসংখ্যানের ব্যাপার নয়। এটা একটা দুই-স্তরের পাইপলাইন। প্রথম স্তর নিবন্ধটাকে ভেঙে ফেলে — তথ্যবিন্দু, মূল দৃষ্টিভঙ্গি, সম্পৃক্ত সত্তা, সময়-সংবেদনশীলতা, উৎসের গুণমান। দ্বিতীয় স্তর সেই ভাঙা টুকরোগুলোকে আটটা মাত্রায় বিশ্লেষণ করে: ফরম্যাট ও ম্যাচ, খেলোয়াড়ের কারিগরি ও ডেটা, দলীয় অবস্থান ও র‍্যাঙ্কিং, লিগ ও বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেম, নিয়ম ও শাসন, ঝুঁকি, জন-আখ্যান ও প্রত্যাশা, এবং শিল্পের সংক্রমণ।

ব্যাপারটা অনেকটা ব্লকচেইনের মতো। প্রতিটি স্তর একটা ব্লক। প্রথম ব্লকটা যদি খালি থাকে, পরের ব্লকের কোনো ভিত্তি থাকে না। কেউ যদি জোর করে পরের ব্লক মাইন করে, সে আসলে জাল মুদ্রা তৈরি করে — যেটা দেখতে বৈধ, কিন্তু পেছনে কোনো শ্রম বা প্রমাণ নেই।

এই পাইপলাইনের প্রথম স্তরটা ফিরে এসেছে প্রায় শূন্য হাতে। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, তথ্যবিন্দু নেই, খেলোয়াড় বা দলের নাম নেই, সময়-সংবেদনশীলতা মূল্যায়ন করা হয়নি। শুধু একটা ডোমেইন-লেবেল টিকে আছে। এখন প্রশ্ন হলো — এই অবস্থায় দ্বিতীয় স্তরের বিশ্লেষক কী করবেন? অনুমান করবেন, নাকি থামবেন?

সহজ উত্তরটা লোভনীয়: ফাঁকা জায়গা ভরে দাও। একটা নাম বসাও, একটা ম্যাচ বানাও, একটা গল্প লিখে ফেলো। ক্রিকেট-পাঠক সেটা পড়বেন, শেয়ার করবেন, কেউ হয়তো ধরতেও পারবেন না। কিন্তু এটাই সেই ফাঁদ, যেটা আমি সতেরো বছরে বারবার দেখেছি — এবং যেটা আমাকে আমার লেজার বানাতে বাধ্য করেছিল।

আমার একটা অভ্যাস আছে, যাকে আমি 'মিরাজ ফাইল' বলি। ২০১৭-১৮ মৌসুমে বার্নলি প্রিমিয়ার লিগে সাত নম্বরে শেষ করেছিল — ৫৪ পয়েন্ট, দারুণ একটা গল্প। কিন্তু আমার লেজার বলছিল আলাদা কথা: ৪৫.১ এক্সপেক্টেড পয়েন্ট, আর ৪৯.৭ এক্সজিএ থেকে ৩৯ গোল খেয়ে ফেলেছিল তারা। অর্থাৎ তারা যা পেয়েছিল, তার চেয়ে বেশি পেয়েছিল — মানে সেটা ভাগ্যের ঋণ। পরের মৌসুমে সেই ঋণ শোধ হয়। স্কোরবোর্ড একটা কথা বলেছিল, লেজার আরেকটা — এবং লেজারই শেষ পর্যন্ত টিকেছিল। প্রথম এক্সজি লেজারটা আসলে শুরু হয়েছিল স্কোরবোর্ডের সঙ্গে আমার ব্যক্তিগত বিতর্ক হিসেবেই।

২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে স্পেন-রাশিয়া ম্যাচে স্পেনের জেতার সম্ভাবনা আমার মডেল দিয়েছিল ৭৮ শতাংশ। ১২০ মিনিট শেষে স্পেনের পাস ১,০২৯, দখল ৭৫ শতাংশ, এক্সজি ১.১৬ — কিন্তু ওপেন প্লে থেকে গোল মাত্র একটা। রাশিয়ার এক্সজি ছিল ০.৪১, তবু টাইব্রেকারে জিতল রাশিয়া। স্পেন ১,০২৯ পাস করেছিল, আর গোলটা দখলের ভেতরে হারিয়ে গিয়েছিল। সেই ম্যাচের পর আমি প্রতিটা মেট্রিকের পাশে একটা পেনিট্রেশন-মেট্রিক জোড়া লাগাতে শুরু করি।

এই দুই ঘটনার শিক্ষা এক: যে তথ্য নেই, তার জায়গায় অনুমান বসানো মানে লেজারে জাল এন্ট্রি। একটা ফাঁকা বিশ্লেষণে নাম-ম্যাচ-স্কোর বসিয়ে দিলে লেখাটা দেখতে দারুণ লাগবে, কিন্তু ভেতরে কোনো প্রমাণ থাকবে না। পাঠক সেটা বিশ্বাস করবেন, শেয়ার করবেন, আর একটা ভুল ধারণা বাজারে ছড়িয়ে পড়বে।

তাই প্রথম স্তর যখন শূন্য ফেরায়, দ্বিতীয় স্তরের সঠিক উত্তর একটাই — স্পষ্ট স্বীকারোক্তি: 'তথ্য অপর্যাপ্ত, মূল্যায়ন সম্ভব নয়।' এই উত্তরটা ব্যর্থতা নয়, এটা প্রমাণের প্রতি জবাবদিহি। ফ্রেমওয়ার্কের নিয়ম পরিষ্কার: প্রতিটি সিদ্ধান্তকে প্রথম স্তরের কোনো নির্দিষ্ট তথ্যবিন্দু উল্লেখ করতে হবে; যেখানে তথ্যবিন্দুই নেই, সেখানে সিদ্ধান্তও থাকতে পারে না।

আমার নিজের কাজের পদ্ধতিতে একটা নিয়ম আছে: আগে হাইপোথিসিস লিখে রাখি, তারপর একটা হোল্ডআউট মৌসুম আলাদা রাখি, শেষে ফলাফল রিপোর্ট করি। এই শৃঙ্খলার একটা ধাপ বাদ দিলে বাকিটা ভুয়া হয়ে যায়। তেমনি, প্রথম স্তর আবার চালানো না করে দ্বিতীয় স্তরে সিদ্ধান্ত টানা মানে শৃঙ্খল ভেঙে ফেলা।

২০২০ সালে মহামারির বিরতিতে খালি স্টেডিয়ামের প্রভাব মডেল করেছিলাম। বুন্দেসলিগার মে মাসের পুনরারম্ভে ঘরের মাঠে জয়ের হার ৪৩.৩ থেকে ৩৩.৮ শতাংশে নামল, আর ঘরের মাঠে গোল প্রতি ম্যাচে ১.৭৪ থেকে ১.২৯-এ। পাঁচ লিগে ঘরের মাঠের ফেভারিটের বিপক্ষে বাজি ধরে সিন্ডিকেট ৬৩ ম্যাচে ৮.৭ শতাংশ রিটার্ন পেয়েছিল। শিক্ষা একটাই: কনটেক্সট বদলালে সংখ্যাও বদলায়। আর এই খালি ফলাফলে কনটেক্সটটাই অনুপস্থিত — ফরম্যাট নেই, ভেন্যু নেই, আবহাওয়া নেই, ডিএলএস নেই। তাই এখানে কোনো সংখ্যাই টিকবে না, কোনো মডেলই অর্থপূর্ণ নয়।

এই খালি ফলাফল আসলে একটা সৎ পরীক্ষা। যদি দ্বিতীয় স্তর অনুমান না করে থেমে যায়, তার মানে গ্রাউন্ডিং সুরক্ষাগুলো ঠিকভাবে কাজ করছে। যদি সে গল্প বানিয়ে এগিয়ে যায়, তার মানে পাইপলাইনে গলদ আছে। আমার কাছে দ্বিতীয়টা অনেক বেশি ভয়ের — কারণ ভুল সংখ্যা না-সংখ্যার চেয়ে বিপজ্জনক। না-সংখ্যা অন্তত সততা দাবি করে; ভুল সংখ্যা মিথ্যা আত্মবিশ্বাস ছড়ায়।

কিন্তু এখানেই একটা সাবধানতা দরকার, আর এটাই সবচেয়ে জরুরি অংশ। 'তথ্য নেই' বলে থেমে যাওয়াকে আমি কখনোই অলসতার ছল হিসেবে মানি না। যদি প্রতিটি খালি ফলাফলকে 'নাল হ্যান্ডলিং' বলে উদযাপন করা হয়, তাহলে পাইপলাইনের আসল রোগটা ঢাকা পড়ে যায়।

আসল প্রশ্নটা হলো — নিবন্ধটা কি সত্যিই শূন্য ছিল, নাকি এক্সট্র্যাক্টর সেটা পড়তেই পারেনি? যদি মূল নিবন্ধে শিরোনাম, সূত্র, খেলোয়াড়ের নাম, তথ্যবিন্দু সব থেকে থাকে, অথচ পাইপলাইন শূন্য ফেরায়, তাহলে সেটা নিবন্ধের দোষ নয় — সেটা সিস্টেমের নীরব বাগ। আর এই নীরব বাগটাই সবচেয়ে বিপজ্জনক, কারণ সে নিজেকে সততার মোড়কে লুকিয়ে রাখে। শূন্যকে 'নাল' ভেবে ক্ষমা করে দিলে আপনি আসলে ফাঁকা ডেটাকে চিরস্থায়ী করে ফেললেন, আর পরের ব্যাচেও একই ভুল ঘুরে ফিরে আসবে।

তাই এখন আমি একটা সংখ্যা নয়, একটা সংকেত তাড়া করছি: প্রথম স্তরের এক্সট্র্যাক্টরের লগ। শিরোনাম আর সূত্র ফিরে এলে, তথ্যবিন্দু ভরে উঠলে, আট মাত্রার বিশ্লেষণ আবার সম্ভব হবে। ততদিন পর্যন্ত এই খালি ব্লকটা লেজারে থেকে যাবে — সততার স্মারক হিসেবে, ব্যর্থতার নয়।

প্রশ্নটা আপনার জন্য: যখন আপনার টেবিল খালি, আপনি কি সেটা স্বীকার করেন, নাকি নিজের পছন্দের সংখ্যা দিয়ে ভরে দেন?