খালি লেজারের পাঠ: ক্রিকেট বিশ্লেষণে 'তথ্য নেই' কেন সবচেয়ে দামি উত্তর

রাত ১টা ৪৭। মুম্বইয়ের ফ্ল্যাটে ল্যাপটপের পর্দায় একটা টেবিল খোলা — সাতটা কলাম, চৌদ্দটা সারি, আর প্রতিটা ঘরে একই শব্দ: N/A। কোনো ম্যাচ নেই, কোনো ফরম্যাট নেই, কোনো ইনিংস নেই, কোনো ভেন্যু নেই, কোনো খেলোয়াড়ের নাম নেই। বিশ্লেষণের পাইপলাইন আমার কাছে ফিরে এসেছে খালি হাতে। প্রথম প্রবৃত্তি ছিল ঘরগুলো ভরে ফেলা — অনুমান দিয়ে, স্মৃতির ঝুলি থেকে, 'সম্ভবত' শব্দটা দিয়ে। ২০১৭ সালে মুম্বই সিটি এফসিতে জুনিয়র ডেটা অ্যানালিস্ট হিসেবে ঢোকার সময় যে নিয়মটা আমার হাতে ধরিয়ে দেওয়া হয়েছিল, আজও সেটাই মানি: যে সংখ্যা ম্যাচ দেখে আসেনি, সে সংখ্যা লেখা হয় না। ক্রিকেট-বিশ্লেষণে সবচেয়ে বড় ঝুঁকি মিথ্যা নয় — আত্মবিশ্বাসী ভঙ্গি। যে বাক্য টাইমস্ট্যাম্প-যুক্ত কোনো ভবিষ্যদ্বাণী দেয় না, সেটা বিশ্লেষণ নয়, শুধু আওয়াজ।

এখানেই আসে তথ্য-স্থাপত্যের প্রশ্নটা। যেকোনো গভীর ক্রিকেট-বিশ্লেষণ আসলে দুই ধাপে চলে। প্রথম ধাপ — ডিকনস্ট্রাকশন: কাঁচা লেখা বা রিপোর্ট থেকে এক-একটা 'তথ্য-বিন্দু' (information point) তুলে আনা হয়। কোন ম্যাচ, কোন ফরম্যাট, কোন ইনিংসে কে কী করল, কত রান, কত উইকেট, কোন ভেন্যু, কোন তারিখ — এগুলোই পরমাণু। দ্বিতীয় ধাপ — বিশ্লেষণ: সেই পরমাণুগুলোকে সাজিয়ে আটটা মাত্রায় অর্থ বের করা হয় — ফরম্যাট, খেলোয়াড়ের কারিগরি, দলের অবস্থান, লিগের বাণিজ্য, শাসন, ঝুঁকি, জন-আখ্যান, আর শিল্পের সংক্রমণ-নকশা। কিন্তু শর্ত একটাই: প্রতিটা সিদ্ধান্তকে তথ্য-বিন্দুতে বাঁধতে হবে। পরমাণু শূন্য হলে বিশ্লেষণও শূন্য — বাকিটা শুধু টেমপ্লেট।

আমার কর্মজীবনের একটা বড় অংশ কেটেছে ঠিক এই শৃঙ্খলা শিখতে। ২০১৫ সালে ডেইলি স্টারে রিপোর্টার হিসেবে তরুণ সৌম্য সরকারের একটা ইন্টারভিউ করেছিলাম — সেটাই ছিল আমার প্রথম যাচাইযোগ্য বাইলাইন। সেখান থেকেই শিখেছিলাম, লেখার শৃঙ্খলা আসে পর্যবেক্ষণ থেকে, উত্তেজনা থেকে নয়। পরে খালি স্টেডিয়ামের সেই বছরগুলোয় — কোভিড-বায়ো-বাবলে এফসি গোয়ার সঙ্গে কাজ করার সময় — আমি বুঝেছিলাম, একটা মডেল তার নিজের অনুমান শুনতে পায়। বিশ হাজার দর্শকহীন ম্যাচের ডেটা বলছিল, হোম টিমের xG প্রতি ম্যাচে ০.২২ কমেছে, অথচ উচ্চ-তীব্রতার স্প্রিন্ট বেড়েছে ৭ শতাংশ — ভিড়ের সংকেত ছাড়া শরীর অন্য ঘড়িতে চলে। এই শিক্ষাটা লেখালেখিতে বদলে দিয়েছিল সবকিছু: আমি অনুমানের তালিকা আগে লিখি, ফলাফলের তালিকা পরে। ক্রিকেটের তথ্য-অর্থনীতিতেও ঠিক একই নিয়ম খাটে। লিগ, নিলাম, ট্রান্সফার, সম্প্রচার-স্বত্ব — সবকিছুর ভিত্তি ট্রেসেবিলিটি। কোনো দাবি যদি তার উৎস, তারিখ আর যাচাই-পথ না দেখাতে পারে, সেটা সাংবাদিকতা নয়, গুজবের প্যাকেজিং।

তাহলে শূন্য আউটপুট মানে কী? অনেকেই ভাববেন, এটা ব্যর্থতা। আমি বলি, এটা একটা রায় — এবং সম্ভবত সবচেয়ে সৎ রায়। যখন প্রথম ধাপ ফিরে আসে খালি হাতে, তখন দ্বিতীয় ধাপের একমাত্র বৈধ কাজ হলো প্রতিটা ঘরে 'তথ্য অপর্যাপ্ত' লেখা, আর মুখ বন্ধ রাখা। কারণ বিকল্পটা কী? বিকল্পটা হলো অনুমান দিয়ে ঘর ভরা — আর সেটাই রেট্রোফিট স্টোরিটেলিংয়ের জন্ম দেয়। যেকোনো ফলাফল এসে যাওয়ার পর এমন একটা মেট্রিক বেছে নেওয়া, যা ওই ফলাফলের সঙ্গে মানিয়ে যায় — এটা বিশ্লেষণ নয়, এটা পোস্ট-হক যুক্তি। আমার ব্যক্তিগত নিয়ম: কোনো সংখ্যা ফলাফলের পরে ব্যবহার করলে সেটা আগে নাম দেওয়া থাকতে হবে, নাহলে সেটাকে 'পুনর্গঠন' লেবেল দিতে হবে, বিশ্লেষণ নয়।

ক্রিকেটের তথ্য-সরবরাহ শৃঙ্খলে এই শূন্যতা কতটা চেনা, সেটা ট্রান্সফার-উইন্ডোর বাজার দেখলেই বোঝা যায়। এখন এই মুহূর্তে ক্রিকেট-বিশ্ব গুজবে ভাসছে — 'রিলিজ ক্লজ', 'ওয়েজ বিল', 'এজেন্টের মিটিং', 'মেডিক্যাল ক্লিয়ার'। এই শব্দগুলো শ্রুতিমধুর, কিন্তু বেশিরভাগের নমুনা-আকার এক। আমি ট্রান্সফার-গুজবকে ভ্যারিয়েন্সের মতো পড়ি: চিৎকার করে আসে, খুব তাড়াতাড়ি আসে, আর খুব কমই তাৎপর্যপূর্ণ হয়। ২০২৩ সালের জানুয়ারিতে মুম্বইয়ের একটা এজেন্সি ও একটি আইএসএল ক্লাবের জন্য চোদ্দটা টার্গেট স্ক্রিন করার সময় আমি প্রগ্রেসিভ পাস, xG চেইন আর PPDA-প্রতিরোধ ব্যবহার করেছিলাম। এক ২২ বছর বয়সী উইঙ্গার পেলাম — প্রতি ৯০-এ ০.৩১ xG আর ৬.৮ প্রগ্রেসিভ ক্যারি। ক্লাব তাঁকে কিনল ৮০ লাখ টাকায়; বারো ম্যাচে এল পাঁচ গোল, তিন অ্যাসিস্ট। মজার কথা, সেই সিদ্ধান্তটা কোনো গুজবের ভিত্তিতে হয়নি — হয়েছিল একটা স্কোর-কার্ডের ভিত্তিতে, যেখানে প্রতিটা সংখ্যার পিছনে একটা মেথড ছিল।

এখানেই আসল তথ্য-বিন্দুর ধারণাটা গুরুত্বপূর্ণ। একটা তথ্য-বিন্দু মানে কেবল একটা সংখ্যা নয়; মানে সংখ্যা + তার প্রেক্ষাপট + তার সীমা। 'PPDA ২২.৪' — এটা একা কিছুই বলে না। কিন্তু বললে 'কাতার বিশ্বকাপের কোয়ার্টার ফাইনালে মরক্কো পর্তুগালের বিরুদ্ধে প্রতি শটে মাত্র ০.০৬ xG ছাড়িয়েছিল, PPDA ছিল ২২.৪, দৌড়েছিল ১১৮ কিলোমিটার' — তখন সেটা একটা ইঞ্জিনিয়ারিং-বিবৃতি, একটা বাজেট-ডকুমেন্ট। আমি কাতারে মরক্কোর অ্যানালিটিক্স টিমের সঙ্গে দূর থেকে কাজ করার সময় শিখেছিলাম: লো-ব্লক নিষ্ক্রিয়তা নয়, ওটা একটা খরচের হিসাব। কে কোথায় জায়গা ছাড়বে, কতটা জায়গা ছাড়বে, কে সেই ছাড়ের বিল মেটাবে — সবটাই সচেতন সিদ্ধান্ত। ব্রুনো ফার্নান্দেস ও জোয়াও ফেলিক্সের উপর সেট-পিস মার্কিং কড়া করার সুপারিশ আমি সেবার দিয়েছিলাম, কারণ ফ্রি-কিক ও কর্নারের ডেটা বলছিল ওখানেই ফুটো। কিন্তু এই বাক্যগুলো লেখার জন্য আমার দরকার ছিল শট-বাই-শট ইভেন্ট ডেটা। ইভেন্ট ছাড়া এই বাক্য শুধু রোমান্স।

তাই যখন বিশ্লেষণ-ইঞ্জিন খালি ফিরে আসে, তখন আমি সেটাকে ব্যর্থতা হিসেবে না দেখে একটা বাধ্যতামূলক নিরাপত্তা-ব্রেক হিসেবে দেখি। কারণ ক্রিকেটের বাস্তব জগতে 'তথ্য নেই' বলাটা সবচেয়ে কঠিন কাজ। গুগল-যুগে প্রত্যেকের কাছেই একটা মত আছে, আর প্রত্যেক মতের পিছনে একটা 'আমার মনে হয়' লুকিয়ে থাকে। কিন্তু একজন ডেটা-অ্যানালিস্টের মূল্য ঠিক সেখানে, যেখানে তিনি সাহস করে বলেন: এই প্রশ্নের উত্তর আমার মডেল দিতে পারবে না, কারণ আমার কাছে নমুনা নেই। নাল-হ্যান্ডলিং কোনো দুর্বলতা নয়; ওটা পদ্ধতির অখণ্ডতা।

আরও গভীরে গেলে, এই শূন্যতা ক্রিকেটের একটা বড় সাংস্কৃতিক সমস্যার আয়না। আমরা ইনিংসের গল্প বলতে ভালোবাসি, কিন্তু ইনিংসের ডেটা যাচাই করতে ভালোবাসি না। ডিআরএস বিতর্ক হোক, টসের ভাগ্য হোক, ছোট নমুনার একটা ম্যাচ থেকে বড় সিদ্ধান্ত টানা হোক — এসব জায়গায় আমাদের কাছে প্রায়ই কাঁচা সংখ্যা থাকে না, থাকে শুধু বর্ণনা। একজন কোচ ম্যাচের ৩৪তম ওভারে সিদ্ধান্ত নেবেন কীভাবে, যদি তার হাতে রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ড না থাকে? আমার পুরো কেরিয়ার এই একটা প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে কেটেছে: মডেলকে এত ছোট করা, যাতে একটা দল ওটা পকেটে নিয়ে মাঠে নামতে পারে। কাঠামো কোনো আমলাতন্ত্র নয়; কাঠামো হলো পুনরাবৃত্তিযোগ্য সিদ্ধান্তের সবচেয়ে ছোট পথ। কিন্তু সেই কাঠামো দাঁড়ায় তথ্য-বিন্দুর উপর — আর তথ্য-বিন্দু দাঁড়ায় যাচাইয়ের উপর।

এখানেই স্বাভাবিক বুদ্ধির বিরুদ্ধে আমার দাবিটা। আমরা ধরে নিই, খালি ডেটা মানে খারাপ কাজ। আমি বলি, একটা ভরা ডেটা-সেট যতটা বিপজ্জনক, একটা খালি ডেটা-সেট ততটা নিরাপদ। কারণ ভরা সেট আত্মবিশ্বাস তৈরি করে; খালি সেট বিনয় তৈরি করে। আর ক্রিকেট-বিশ্লেষণে বিনয়ের ঘাটতিটাই সবচেয়ে বড় ঝুঁকি।

দ্বিতীয় আপাত-বিপরীত সত্যটা হলো সম্পর্ক আর কারণের ফারাক। একটা খেলোয়াড়ের xG বাড়ছে, দল জিতছে — সহজ গল্প: 'সে দলকে জেতাচ্ছে।' কিন্তু সংখ্যাগুলো যদি একসঙ্গে নড়ে, তার মানে একটার কারণে আরেকটা নড়ছে — এমন নিশ্চয়তা নেই। হতে পারে দুটোই তৃতীয় কোনো কিছুর ফল: প্রতিপক্ষের দুর্বলতা, একটা সহজ সূচি, বা শুধু ভাগ্য। আমি মডেলের অনুমানগুলো প্রকাশ্যে অডিট করি ঠিক এই কারণে — খালি স্টেডিয়ামের বছরগুলোয় শেখা পাঠ: একটা প্রজেকশনের আসল উপাদান তার ফলাফল নয়, তার অনুমান। ২০১৮-র রাশিয়া বিশ্বকাপে ফ্রান্স ৪-৩ আর্জেন্টিনা ম্যাচে আমি হাফটাইমে কমেন্টেটরদের কাছে পাঠিয়েছিলাম — ফ্রান্সের xG ২.৪ বনাম আর্জেন্টিনার ১.৬, আর PPDA ৮.৯ বনাম ১৪.২। সেই সংখ্যাগুলো স্কোরবোর্ডের গল্প নয়; ওগুলো চাপ-প্রয়োগের গল্প।

আর একটা ফাঁদ — যা আমার নিজেরও সবচেয়ে প্রিয় ফাঁদ — ক্রস-স্পোর্ট অনুমান। ফুটবলের ফেজ-লজিক ক্রিকেটে বসিয়ে দেওয়া সহজ, কারণ স্থানান্তরণ-স্তরটা সত্যিই শক্তিশালী। টোকিও অলিম্পিকে ভারতীয় পুরুষ হকি দলের পেনাল্টি-কর্নার রূপান্তর হার ২৮.৬ শতাংশ ট্র্যাক করার সময় আমি বুঝেছিলাম, ফুটবলের সেট-পিস মডেল হকিতে কিছুটা যায়, কিছুটা ক্ষয়ে যায়, আর কিছু পুরোপুরি ফিরে আসে না। তাই প্রতিটা ক্রস-স্পোর্ট দাবির সঙ্গে একটা স্পষ্ট এরর-বার লাগানো উচিত: কী স্থানান্তরিত হয়, কী ক্ষয়ে যায়, আর কী ওপার থেকে ফিরে আসে না। নইলে তুলনা সাহসী হয়, কিন্তু সত্য হয় না।

তাই আগামী ট্রান্সফার-উইন্ডোতে আমার একটাই সংকেত: যেখানে শব্দ সবচেয়ে বেশি, সেখানে তথ্য সবচেয়ে কম। প্রতিটা গুজবের পাশে তিনটা প্রশ্ন বসান — উৎস কী, তারিখ কী, নমুনা কত বড়? যেটা এই তিনটার উত্তর দিতে পারে, সেটা বিশ্লেষণ; যেটা পারে না, সেটা ভ্যারিয়েন্সের হুল্লোড়। আর একটা খালি লেজার ফিরে এলে সেটা লুকানোর কিছু নেই — কারণ যে মডেল তার নিজের অন্ধ-বিন্দু স্বীকার করতে পারে, সেটাই একমাত্র মডেল, যার উপর একটা দল ভরসা রাখতে পারে।