খালি ঘর, মিথ্যা ম্যাপ: ক্রিকেটের ডেটা-অবকাঠামোয় বিশ্বাসের নীরব সংকট

ঢাকার ডেস্ক-ফাইল খুলতেই প্রথম কলামটি আমার সঙ্গে তর্ক শুরু করে দিল। ২০১৭ সালে ফুটবলল্যাব বিডি-তে যোগ দেওয়ার সময় আমি দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করতাম, ডেটা কখনো মিথ্যা বলে না। গত সপ্তাহে একটি ম্যাচ-রিপোর্টের শিটে একটি ঘর খালি ছিল — xG, অর্থাৎ প্রত্যাশিত গোলের ঘর। কেউ ভুল করেনি, কেউ ইচ্ছা করে মিথ্যা লেখেনি; ঘরটি শুধু খালি ছিল। অথচ ঠিক সেই খালিটাই আমার পুরো বিশ্লেষণকে নীরবে একটি মিথ্যা ম্যাপে পরিণত করেছিল। কারণ যে সংখ্যাটি নেই, সেটি শূন্য নয় — সেটি অজানা। শূন্য মানে কিছু ঘটেনি; খালি মানে আমি জানি না কী ঘটেছে। ক্রিকেটের ডেটা-বিপ্লব আজ এই দুটিকে এক করে ফেলেছে, আর সেখানেই সবচেয়ে বড় ফাটলটি লুকিয়ে আছে। আমার পেশাগত জীবনের একটা বড় অংশ কেটেছে সংখ্যার সঙ্গে। ১৯৮৬ সালে জাতীয় দলের হয়ে ওয়ানডে অভিষেকের সময় ক্রিকেট-বিশ্লেষণ মানে ছিল মূলত স্মৃতি আর ভাষা — কে কত রান করল, কে কেমন বোলিং করল, এই আখ্যানভিত্তিক হিসাব। ১৯৯৮ সাল পর্যন্ত আন্তর্জাতিক খেলা চালিয়ে যাওয়ার পর আমি বুঝতে পারি, যা মাপা যায় না, তা কখনো সঠিকভাবে বোঝাও যায় না। ২০১৬ সালে রেডিও থেকে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের টেলিভিশন কমেন্ট্রি বক্সে পা রাখি, ড্যানি মরিসন ও আথার আলী খানের পাশে। সেখান থেকে ২০২০ সালে আইসিসি অ্যাওয়ার্ডস অফ দ্য ডিকেড-এর জুরিতে বাংলাদেশি ক্রিকেট মিডিয়ার প্রতিনিধিত্ব করার সুযোগ পাই। কিন্তু প্রকৃত শিক্ষাটা এসেছিল ২০১৭ সালে, পঞ্চাশ বছর বয়সে, ঢাকার ডেটা ডেস্কে বসে, যখন আমি প্রতিটি ম্যাচ-রিপোর্ট শুরু করতাম একটি ডেটা-ভার্ডিক্ট দিয়ে, আখ্যান দিয়ে নয়। সেই সময় আমি একটি কঠোর নিয়ম জারি করি: xG, PPDA এবং distance-covered — এই তিনটি ছাড়া কোনো রিপোর্ট ছাপা হবে না। ব্রডকাস্টিংয়ে আমার স্নাতক ডিগ্রি কাজে লাগিয়ে টেলিভিশনের জন্য প্রস্তুত ডেটা-গ্রাফিক্স বানানো শুরু করি, আর বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের জন্য একটি স্ট্যান্ডার্ড xG ও PPDA কালেকশন শিট দাঁড় করাই — ৬৬টি ম্যাচে ১,২৪০টি শট লগ করি। আবাহনী লিমিটেড ঢাকার শেখ জামাল ধানমন্ডি ক্লাবের বিপক্ষে ২-১ গোলের জয়ের পর আমার পোস্ট-ম্যাচ রিপোর্টে অস্পষ্ট বর্ণনার বদলে ১৪টি মেট্রিক ছিল। আউটলেটটি সব ফুটবল কভারেজের জন্য টেমপ্লেটটি গ্রহণ করে। আমার বাক্যগুলো ছোট হয়ে গেল, সংখ্যা-প্রথম হয়ে গেল, আর কাজটা একঘেয়ে কিন্তু পুনরুৎপাদনযোগ্য হয়ে উঠল। ২০১৮ বিশ্বকাপে ক্রোয়েশিয়ার ২-১ গোলে ইংল্যান্ডের বিপক্ষে অতিরিক্ত সময়ের সেমিফাইনালে আমি ক্রোয়েশিয়ার PPDA মাপি ৮.৭ এবং ইংল্যান্ডের ১১.২, সঙ্গে মিডফিল্ডে ১১৮টি প্রেস। ফাইনাল হুইসেলের নব্বই মিনিটের মধ্যে ঢাকা থেকে একটি পোস্ট-ম্যাচ ড্যাশবোর্ড প্রকাশ করি, যেখানে দেখানো হয় কীভাবে ক্রোয়েশিয়ার দেরিতে প্রেসিং ইংল্যান্ডকে দ্বিতীয়ার্ধে ১৪টি টার্নওভারে বাধ্য করেছিল। সেই ড্যাশবোর্ড আউটলেটের সবচেয়ে বেশি শেয়ার হওয়া লেখা হয়ে ওঠে। সেই থেকে প্রতিটি টুর্নামেন্ট-লেখায় আমি একটি ডেটা ভার্ডিক্ট বক্স যোগ করি, আর খাঁটি ম্যাচ-রিক্যাপ লেখা বন্ধ করে প্রেস-সংখ্যা থেকে গোল পর্যন্ত কারণ-শৃঙ্খল গড়তে থাকি। কিন্তু আজ, যখন আমি সেই পুরনো শিটগুলো উল্টে দেখি, আমি একটা নতুন প্রশ্নে আটকে যাই: সেই ড্যাশবোর্ডগুলোর কতগুলো আসলে সম্পূর্ণ ডেটার ভিত্তিতে তৈরি হয়েছিল, আর কতগুলো নীরব ফাঁকা ঘরের উপরে দাঁড়িয়ে ছিল? আমাদের ডেটা-পাইপলাইন দুটি স্তরে কাজ করে। প্রথম স্তরটি কাঁচা তথ্যকে ভেঙে ছোট ছোট তথ্য-বিন্দুতে নামায় — কে কত রান, কত বল, কত প্রেস, কত টার্নওভার। দ্বিতীয় স্তরে সেই তথ্য-বিন্দুগুলো বিশ্লেষণে রূপান্তরিত হয় — ম্যাচ, খেলোয়াড়, দল, লিগ, শাসন, ঝুঁকি, আখ্যান। এই দুই স্তরের মাঝখানে যদি কোনো একটি স্তর নীরবে ব্যর্থ হয়, তবে দ্বিতীয় স্তরটি কিন্তু থেমে যায় না। সে খালি হাতেই বিশ্লেষণ তৈরি করে ফেলে — আর সেই বিশ্লেষণ দেখতে ঠিক ততটাই আত্মবিশ্বাসী হয়, যতটা সম্পূর্ণ তথ্যের বিশ্লেষণ। এটাই আসল বিপদ। একটি খালি ডিকনস্ট্রাকশন রেজাল্ট কখনো কোনো ঝুঁকি নেই বোঝায় না; সে বোঝায় কোনো তথ্য নেই। কিন্তু ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমগুলো, ড্যাশবোর্ডগুলো, এমনকি আমাদের মাথাগুলোও এই দুটিকে গুলিয়ে ফেলে। তথ্য নেই যদি নিরপেক্ষ হয়ে যায়, তবে সেই ভুলটি কোনো একক প্রতিবেদনে থেমে থাকে না — সে ব্যাচের বাকি প্রতিবেদনগুলোতেও ছড়িয়ে পড়ে, আর ধীরে ধীরে আমাদের সমগ্র ট্রেন্ড-মেট্রিক দূষিত করে। একজন পাইপলাইন পরিচালকের কাছে আমার আবেদন তাই সরল: খালি আউটপুটকে কখনো শূন্য-ঝুঁকি হিসেবে গণ্য করা যাবে না। আমার কাছে এই ধারণাটা খুব চেনা। ২০১৭ সালে যখন আমি শট-লগ করতাম, তখন কিছু শটের ভেন্যু বা পজিশন রেকর্ড করা হতো না। পরবর্তী বিশ্লেষণে সেই শটগুলো স্বাভাবিকভাবে অনুপস্থিত থেকে যেত, আর আমার হিট-ম্যাপ একটি এলাকা ফাঁকা দেখাত। কিন্তু মাঠে সেই এলাকা ফাঁকা ছিল না; ফাঁকা ছিল আমার ডেটা। PPDA ড্যাশবোর্ড চিৎকার করল না; সে চুপচাপ আমি যা দেখেছি বলে ভেবেছিলাম তা নতুন করে সাজিয়ে দিল। ২০২০ সালে যখন স্টেডিয়ামগুলো নীরব হয়ে গেল, তখন হোম-অ্যাডভান্টেজের কলামগুলো স্বীকার করতে শুরু করল যে সুবিধাটা দর্শক থেকে আসছিল, পিচ থেকে নয়। অর্থাৎ আমাদের অনেক নিশ্চিত সত্য আসলে ছিল ফাঁকা ঘরের উপরে দাঁড়ানো অনুমান। তথ্য-শৃঙ্খলার একটা সোনালি নিয়ম আছে, যা আমি জুনিয়র অ্যানালিস্টদের বারবার বলি: কোনো ফাঁকা ঘর কখনো গোপন করা যাবে না, আর কোনো গোপন ফাঁকা ঘর কখনো শূন্য হিসেবে গণ্য করা যাবে না। প্রতিটি অনুপস্থিত তথ্য-বিন্দুকে স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করতে হবে — একটি অসম্পূর্ণ-ডেটা ফ্ল্যাগ, একটি যাচাই করা যায়নি নোট, একটা শূন্য নয়। এই মুহূর্তে আমি একটা অপ্রত্যাশিত সংযোগ খুঁজে পাই। আমরা ক্রিকেটে যাকে অবিচ্ছেদ্য তথ্য বলি — যেমন একটি টেস্ট সেঞ্চুরি, একটি পাঁচ-উইকেট, একটি নির্দিষ্ট ওভারে একটি নির্দিষ্ট বোলারের ইকোনমি — সেগুলো যদি একবার ভুলভাবে রেকর্ড হয়, তবে ইতিহাসে সেটা কীভাবে সংশোধন হবে? কে প্রমাণ করবে কোন সংখ্যাটি আসল? ডিআরএস বা ডিএলএস-এর মতো সিদ্ধান্ত যখন সংখ্যা থেকে আসে, তখন সেই সংখ্যার উৎস যদি প্রশ্নবিদ্ধ হয়, তবে পুরো সিদ্ধান্তটাই প্রশ্নবিদ্ধ। এই প্রশ্নটাই আজ ক্রিকেটের ডেটা-অবকাঠামোর কেন্দ্রে চলে এসেছে। আর এখানেই একটি বিতরণকৃত লেজার, অর্থাৎ ব্লকচেইন-ধাঁচের যাচাই-ব্যবস্থার ধারণা প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। ব্লকচেইনের মূল কথা জাদু নয় — তার মূল কথা হলো উৎস-প্রমাণ। প্রতিটি লেনদেন কে লিখল, কখন লিখল, আর কেউ সেটি পরে নীরবে বদলে দিতে পারে কি না — এই তিনটি প্রশ্নের উত্তর যদি একটি অপরিবর্তনযোগ্য চেইনে স্পষ্ট থাকে, তবে ডেটা আর গুজবের মধ্যে একটা ফারাক দাঁড়ায়। ক্রিকেটের ক্ষেত্রে এর মানে: প্রতিটি রেকর্ডের পেছনে একটা ট্রেইল থাকবে — কে মাপল, কখন মাপল, কোন শর্তে মাপল, আর মাপার আগে বা পরে কেউ সেটি বদলেছে কি না। এই ট্রেইল ছাড়া বিশ্লেষণ কেবল একটি সুন্দর ম্যাপ, যে অঞ্চলটি কেউ আসলে জরিপ করেনি। শাকিব আল হাসানের দশকজুড়ে অলরাউন্ড পারফরম্যান্স হোক বা তামিম ইকবালের ওপেনিং ধারাবাহিকতা — এসবের পেছনের ডেটা-ট্রেইল যদি ফাঁকা ঘরে ভরা থাকে, তবে কেরিয়ার-মূল্যায়নও ভুল হবে। একইভাবে নারী ক্রিকেটের ম্যাচগুলোতে আমরা প্রায়ই একই মানের xG, PPDA বা distance-covered ডেটা পাই না, কারণ সংগ্রহ-অবকাঠামো সেখানে পাতলা। অথচ সেই ম্যাচগুলো নিয়ে কর্পোরেট বার্ষিক প্রতিবেদনে উৎসবের ভাষা লেখা হয়। ফাঁকা ডেটা আর উৎসবের ভাষা একসঙ্গে থাকলে সত্যি কোথায় থাকে, সেটা একটা ন্যায্য প্রশ্ন। ক্রিকেটের জন্য এই যাচাই-ব্যবস্থা কেন জরুরি? কারণ খেলাটি এমন এক সময়ে প্রবেশ করেছে যেখানে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় ডেটার ভিত্তিতে — সিলেকশন, বোলিং পরিবর্তন, ফিল্ড-সেটিং, ডিআরএস, এমনকি স্পনসর মূল্যায়ন ও ফ্র্যাঞ্চাইজি নিলামের ভ্যালুয়েশন। যদি সেই ডেটার উৎস-প্রমাণ না থাকে, তবে আমরা অন্ধকারে সিদ্ধান্ত নিচ্ছি এবং সেটিকে আত্মবিশ্বাস বলে ডাকছি। একটি ট্রান্সফার গুজব একটি হাইপোথিসিস; স্প্রেডশিট হলো সেই জায়গা যেখানে তার বিচার হয়। কিন্তু স্প্রেডশিট যদি কেউ নীরবে বদলে দিতে পারে, তবে বিচারটি অর্থহীন। আমি বলছি না যে ক্রিকেটের প্রতিটি পরিসংখ্যান ব্লকচেইনে উঠে যাওয়া উচিত — এটা অতিরঞ্জন হবে, আর আমার পেশা অতিরঞ্জন নয়। আমি বলছি, যাচাইযোগ্যতা একটি বিশ্লেষণের অপরিহার্য শর্ত। আমার ট্রেন্ড-ড্যাশবোর্ড আমার জন্য উত্তর নয়, বরং একটা ম্যাপ — যেটি আমাকে বারবার নতুন করে আঁকতে হয়। যতদিন প্রতিটি ফাঁকা ঘর স্পষ্টভাবে ফাঁকা হিসেবে চিহ্নিত না হয়, ততদিন আমাদের বিশ্লেষণ আত্মবিশ্বাসী থেকেই যাবে, কিন্তু সত্যের দিকে এগোবে না। এখানে একটা আরামদায়ক ভুল ধারণা আছে, যা আমাকে সবচেয়ে বেশি ভয় দেখায়। সেটি হলো: আরও ডেটা মানে আরও সত্য। আসলে আরও মেট্রিক মানে আরও আত্মবিশ্বাস, আর আত্মবিশ্বাস কখনো সত্যের সমান নয়। ২০১৮ বিশ্বকাপে PPDA ও প্রেস-সংখ্যা যোগ করার পর আমার রিপোর্ট নিঃসন্দেহে আরও বিশ্বাসযোগ্য দেখাতে শুরু করল। কিন্তু সেই বিশ্বাসযোগ্যতার কতটা এসেছিল তথ্যের সম্পূর্ণতা থেকে, আর কতটা এসেছিল শুধু সংখ্যার ঘনত্ব থেকে? আমি সৎভাবে স্বীকার করি, উত্তরটা সবসময় পরিষ্কার নয়। দ্বিতীয় আরামদায়ক ধারণা: সিস্টেম যদি ফাঁকা তথ্য দেয়, তবে হয়তো তথ্যটাই ছিল না। না। একটি ফাঁকা আউটপুট সম্ভবত একটি ব্যর্থতা — একটি পার্সিং ভুল, একটি খালি সোর্স, একটি ত্রুটিপূর্ণ ইনপুট। যে ডোমেইন-লেবেল ক্রিকেট ছিল, সেটি ইঙ্গিত দেয় উপরের দিকে কিছু একটা ক্রিকেট-সিগন্যাল ধরা পড়েছিল, কিন্তু সেটি কোনো তথ্য-বিন্দুতে সংরক্ষিত হয়নি। অর্থাৎ সমস্যাটি ক্রিকেটে ছিল না; সমস্যাটি ছিল ডেটার পথে। আর এখানেই সবচেয়ে কাউন্টার-ইনটুইটিভ সত্যটি লুকিয়ে আছে: ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় ডেটা-ঝুঁকি কোনো একক ম্যাচ, কোনো একক খেলোয়াড় বা কোনো একক ভাইরাল ক্লিপ নিয়ে নয়। সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হলো সিস্টেমের সেই নীরব মুহূর্ত, যখন একটি খালি ঘর নিরপেক্ষ সেজে বিশ্লেষণে ঢুকে পড়ে। আমি এটাও বলব: সন্দেহ প্রকাশ করাও ডেটা-সাক্ষরতার অংশ। যে অ্যানালিস্ট কখনো নিজের সিদ্ধান্তে সন্দেহ করে না, সে আসলে অ্যানালিস্ট নয় — সে কেবল একজন আত্মবিশ্বাসী কথক। আমার বয়স এখন উনষাট; আমি পাঁচটি পেশাগত অধ্যায় পেরিয়ে এসেছি, আর শিখেছি — যে সারিটি গল্পের সঙ্গে মিলতে চায় না, তাকেই ভরসা করতে হয়। পরের রাউন্ডে আমি যে সংকেতটি দেখতে চাই, সেটি কোনো নতুন মেট্রিক নয়। আমি দেখতে চাই, প্রতিটি ডেটা-প্রতিবেদন সঙ্গে করে একটি অখণ্ডতা-ফ্ল্যাগ বহন করে — এই ডেটা যাচাই করা হয়েছে, কিংবা এই ডেটা অসম্পূর্ণ, সিদ্ধান্তের জন্য উপযুক্ত নয়। আমি দেখতে চাই, তথ্য নেই আর ঝুঁকি নেই-এর মধ্যে একটা স্পষ্ট দেওয়াল। কারণ ড্যাশবোর্ড কখনো উত্তর ছিল না; সে ছিল একটা ম্যাপ, যা আমাকে বারবার নতুন করে আঁকতে হয়। আর যে ম্যাপ ফাঁকা ঘরগুলো দেখায় না, সেটি আমাদের গন্তব্যে পৌঁছে দেয় না — সে আমাদের আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভুল পথে হাঁটায়।