খালি ডেটাসেটের শৃঙ্খলা: ক্রিকেট বিশ্লেষণে 'জানি না' বলার সাহস

রাত দুটো। মুম্বাই। ল্যাপটপের ঠান্ডা আলোয় একটা স্প্রেডশিট খোলা — আটটা কলাম, তিনশো সারি, আর প্রতিটি ঘরে একটাই বাক্য: "তথ্য অপর্যাপ্ত, মূল্যায়ন করা সম্ভব নয়।" ফরম্যাট নেই, ভেন্যু নেই, দল নেই, খেলোয়াড় নেই, কোনো তথ্যবিন্দু নেই। শুধু কাঠামো, আর সেই কাঠামোর ভেতরে একটা বাধ্যতামূলক স্বীকারোক্তি।

এমন খালি টেবিল আমার জীবনে প্রথমবার আসেনি। কিন্তু এবার আমি থেমে গেলাম। কারণ আমি জানি, খালি ঘরগুলোর টানে হাত চুলকায় — মনে হয়, একটা নাম বসিয়ে দিলে কী এমন ক্ষতি? একটা অনুমান, একটা সম্ভাবনা, একটা "হতে পারে" — আর লেখা শেষ। সোশ্যাল মিডিয়ার যুগে এই চুলকানিটাই আজকের ক্রিকেট-বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় রোগ।

আমি হাত থামিয়ে রাখলাম। চুয়াল্লিশ বছর ধরে খেলা দেখে একটা জিনিস শিখেছি — সৎ বিশ্লেষণের প্রথম শর্ত সৎ স্বীকারোক্তি। ডেটা একটা মঠ। নীরবে প্রবেশ করো; আর যদি দরজা বন্ধ থাকে, তাহলে দেয়াল ভেঙে ভেতরে ঢোকা যায় না।

আমার হাতে এখন খালি টেবিল। অথচ এই খালিটাই আজকের ক্রিকেট-বিশ্লেষণ জগতের সবচেয়ে সৎ ছবি। কারণ এটা একটা প্রশ্ন তুলে ধরে, যেটা কেউ তুলতে চায় না: যখন তথ্য নেই, তখন আমরা কী করি?

১৯৮৪ সালে, ঢাকা লিগে উদিত ক্লাবের হয়ে ওপেনিং ব্যাটার ও উইকেটকিপার হিসেবে নামার সময় আমার হাতে কোনো ডেটা ছিল না। ছিল একটা খাতা, একটা পেন, আর কান। কোন বোলার কখন লেগ সাইডে বল আনে, কোন ফিল্ডার কখন এক পা সরে যায় — এই তথ্যগুলো আমি জমাতাম মাথার ভেতরে, খাতার ভাঁজে। সেটাই ছিল আমার প্রথম ডেটাবেস। সেটাই আমাকে শিখিয়েছিল, তথ্য আর অনুমানের মধ্যে একটা সীমারেখা আছে, আর সীমারেখা টানতে না জানলে বিশ্লেষণ আর গুজবের ফারাক থাকে না।

আজ ২০২৬ সাল। ক্রিকেট-বিশ্লেষণ এখন একটা শিল্প, একটা বাজার, একটা রাত-জাগা পেশা। প্রতি ম্যাচের আগে হাজারো থ্রেড, প্রতি ইনিংসের পরেই গ্রাফ আর শট-ম্যাপ। টুর্নামেন্টের চক্র এতটাই ঘন যে বিশ্লেষককে কখনো বিশ্রাম নিতে দেওয়া হয় না। আর এই তাড়াহুড়োর ভেতরেই ঘটে সবচেয়ে বড় দুর্ঘটনা — তথ্যের অভাবকে তথ্যের আধিক্য বলে চালিয়ে দেওয়া।

আমি ফুটবলের হাত ধরে বিশ্লেষণে এসেছি, ক্রিকেট এখন আমার প্রতিদিনের কাজ। দুটো জগতের ডেটা-সংস্কৃতি আলাদা, কিন্তু রোগটা একই। ২০১৭ সালে মুম্বাইয়ে বসে যখন আমি আইএসএল-এর জন্য একটা স্বতন্ত্র xG মডেল বানালাম, তখন আমার সামনে ৩৮০টা শট আর ১২০০টা ডিফেন্সিভ অ্যাকশন ছিল। আমি আইএসএল-এর xG মডেল বানিয়েছিলাম স্কোরলাইন যা বলতে চায়নি, সেটা শোনার জন্য। মডেল বলল, মুম্বাই সিটি ৩১.২ xG থেকে ২৫ গোল করেছে — মাইনাস ৬.২-র একটা ফিনিশ। কিন্তু ক্লাব সেই থ্রেড পড়ল না। আমি তিন সপ্তাহ ধরে প্রতিটা শটের লোকেশন আর ডিফেন্ডার-চাপ আবার যাচাই করলাম। তারপর লিখলাম।

সেই তিন সপ্তাহ আমাকে একটা নিয়ম শিখিয়েছিল, যা আজ ক্রিকেটে আমি প্রতিদিন প্রয়োগ করি: তথ্য সম্পূর্ণ না হলে বিশ্লেষণ অসম্পূর্ণ, আর অসম্পূর্ণ বিশ্লেষণ প্রকাশ করা মানে পাঠকের সঙ্গে বিশ্বাসঘাতকতা।

কাঠামোটা নিজেই একটা সতর্কবার্তা

আমার সামনে যে কাঠামোটা ছিল, সেটা আটটা মাত্রা নিয়ে তৈরি — ফরম্যাট ও ম্যাচ, খেলোয়াড়ের টেকনিক ও ডেটা, দলের ল্যান্ডস্কেপ ও র‍্যাঙ্কিং, লিগ ও বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেম, নিয়ম ও গভর্নেন্স, ঝুঁকি, জনমত ও প্রত্যাশা, আর শিল্প-প্রসারণ। এই আটটাই আধুনিক ক্রিকেট-বিশ্লেষণের সম্পূর্ণ শরীর। কিন্তু শরীরটা তখনই কাজ করে, যখন প্রতিটা মাত্রার জন্য অন্তত একটা তথ্যবিন্দু থাকে।

এখানে প্রথমেই একটা বাধ্যতামূলক শর্ত — ফরম্যাট। টেস্টের গড় আর টি-টোয়েন্টির স্ট্রাইক রেট কখনো একই দাঁড়িপাল্লায় ওজন করা যায় না। ডন ব্র্যাডম্যানের টেস্ট গড় ৯৯.৯৪ — এটা টেস্টের ইতিহাসের সবচেয়ে পবিত্র সংখ্যা। কিন্তু সেই সংখ্যাটা টি-টোয়েন্টির কোনো আলোচনায় টেনে আনলে পুরো বিশ্লেষণ ভেঙে পড়ে, কারণ ফরম্যাট না জানলে মেট্রিকের কোনো বেঞ্চমার্কই নেই। আমার সামনের কাঠামোতে ফরম্যাট লেখা ছিল না। মানে, এই বিশ্লেষণ শুরু করারই অধিকার আমার নেই।

দ্বিতীয় স্তর — ম্যাচ-ব্যাখ্যা। পাওয়ারপ্লে, মিডল-ওভার, ডেথ-ওভার, কিংবা টেস্টের সেশনভিত্তিক ছন্দ। ভেন্যু-ফ্যাক্টর — পিচ রিপোর্ট, স্পিন-সহায়ক নাকি পেস-সহায়ক। পরিবেশ — শিশির, বাতাস, ডিএলএস। এগুলোর একটাও না থাকলে ফেজভিত্তিক কৌশল ব্যাখ্যা করা অসম্ভব। ক্রিকেটে প্রসেস আর রেজাল্ট আলাদা করে দেখার জন্য অন্তত একটা স্কোরলাইন, একটা মার্জিন, একটা ইনিংস-কাঠামো দরকার। আমার কাছে সেটাও নেই।

খেলোয়াড়, দল, র‍্যাঙ্কিং — ফাঁকা মাত্রাগুলো কী বলছে

খেলোয়াড়-বিশ্লেষণে আমি সাধারণত চারটা জিনিস দেখি — গড়, স্ট্রাইক রেট বা ইকোনমি, সিচুয়েশনাল স্প্লিট, আর রিসেন্ট ট্রেন্ড। কিন্তু নাম না থাকলে এই চারটার কোনোটাই বসানো যায় না। এখানে একটা সূক্ষ্ম ফাঁদ আছে। ক্রিকেটের পরিসংখ্যান ফরম্যাট-নির্দিষ্ট, তাই ভুল ফরম্যাটে সঠিক সংখ্যাও ভুল সিদ্ধান্ত দেয়। কোনো ব্যাটারের ঘরোয়া মাঠের রেকর্ড তার দুর্বলতাকে ঢেকে রাখতে পারে; বয়স-বক্ররেখার মোড় আসন্ন কি না, ইনজুরি-ইতিহাস হিসাবে ধরা আছে কি না — এসব ছাড়া খেলোয়াড়-বিচার অসম্পূর্ণ।

দল-ল্যান্ডস্কেপে আমি দেখি র‍্যাঙ্কিং, হোম-অ্যাওয়ে প্রোফাইল, স্কোয়াড-গভীরতা, বোলিং-কম্বিনেশন, বেঞ্চ-শক্তি, বয়স-কাঠামো। কোনো দলের নাম না থাকলে এই ছক শুধু ছক। প্রতিদ্বন্দ্বিতার ইতিহাস, স্টাইল-কাউন্টার — এগুলো নির্দিষ্ট ফিক্সচার ছাড়া অস্তিত্বহীন।

লিগ ও বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেমে আমি সাধারণত সম্প্রচার-স্বত্বের মূল্য, ফ্র্যাঞ্চাইজি-ভ্যালুয়েশন, খেলোয়াড়-বেতন, আর নিলামের প্রিমিয়াম দেখি। একটা লেনদেনের নাম না জানলে "বাণিজ্যিক মূল্য সমান নয় স্পোর্টিং মূল্য" — এই বাক্যটা শুধু স্লোগান হয়ে থাকে। এখানেই আমার সবচেয়ে প্রিয় পর্যবেক্ষণগুলোর একটা লুকিয়ে আছে। আইপিএল, বিএলএল, দ্য হান্ড্রেড, পিএসএল, এসএ২০ — প্রতিটা লিগে নিলামের দাম আর মাঠের পারফরম্যান্সের মধ্যে একটা স্থায়ী ফারাক থাকে। কিন্তু সেই ফারাক মাপতে হলে নিলামের একটা সুনির্দিষ্ট লেনদেন লাগে, নইলে কথা শুধু কথাই থাকে।

চারটা পাঠ, যেগুলো আমাকে শিখিয়েছে অপেক্ষা করতে

২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে আমি ফ্রান্সের প্রতিটা ম্যাচ ট্র্যাক করলাম। পিপিডিএ দিয়ে দেখলাম, দিদিয়ে দেশঁর দল নকআউটে প্রতি ম্যাচে মাত্র ০.৯ xG বরাদ্দ করেছে। সেমিফাইনালিস্টদের মধ্যে তাদের পিপিডিএ ছিল সর্বোচ্চ — ১৫.৩। পিপিডিএ কোনো পরিসংখ্যান নয়, এটা একটা দলের অভিপ্রায়ের স্বীকারোক্তি: তারা গভীরে বসে কাউন্টার খেলেছে। ফ্রান্স ক্রোয়েশিয়াকে ৪-২ হারানোর পর আমি ৪০০০ শব্দের একটা ভাঙচুর লিখলাম। প্রকাশের আগে অফ-বল প্রেসিং-ট্রিগার যাচাই করতে দুই সপ্তাহ বেশি লাগালাম। সেই দুই সপ্তাহ আজও আমার কাজের মানে।

২০২০ সালে, বিশ্বব্যাপী খেলা-বন্ধের সময়, আমি বুন্দেসলিগার খালি স্টেডিয়ামের রিস্টার্ট বিশ্লেষণ করলাম। ৯২টা ম্যাচ। হোম-উইন রেট ৪৩.৪% থেকে নেমে এল ৩৩.৩%-এ। বায়ার্নের রবার্ট লেভানডোফস্কি তখনো ৩৪ গোল করলেন, কিন্তু অ্যাওয়ে দলগুলো প্রতি ম্যাচে ০.২১ xG বেশি পেল। আমি ৮৪০০ পাস আর ১২০০ প্লেয়ার-মিনিট ক্রস-চেক করলাম, দূরত্ব-আচ্ছাদনসহ। তারপর একটা কনটেক্সচুয়াল মডেল বানালাম — জনতার অনুপস্থিতি, ভ্রমণ-দূরত্ব, রেফারি-পক্ষপাত। রিপোর্ট দশ দিন দেরি করে প্রকাশ করলাম, শুধু ডেটাসেট পরিষ্কার করার জন্য।

সেই মডেলটাই ২০২২ কাতার বিশ্বকাপে আমার সবচেয়ে বড় সিদ্ধান্তের ভিত্তি হলো। আর্জেন্টিনার এনসো ফের্নান্দেসের ৯২.৩% পাস-কমপ্লিশন আর প্রতি ৯০ মিনিটে ২.৭ প্রোগ্রেসিভ পাস আমি মডেল দিয়ে ফ্ল্যাগ করলাম। ৬৪০ মিনিট আর ৪৮টা প্রোগ্রেসিভ ক্যারি ট্র্যাক করলাম। তিনি বেস্ট ইয়ং প্লেয়ার হলেন, আর ২০২৩ সালের জানুয়ারিতে চেলসি তাঁকে নিলেন ১০৬.৮ মিলিয়ন পাউন্ডে। আমি আগেই তিনটা এজেন্টকে ১২ পৃষ্ঠার একটা ডেটা-ডসিয়ার পাঠিয়ে দিয়েছিলাম। ট্রান্সফার-বিশ্লেষণ আমি লিখি ডেটা-নির্ভর কার্যকারণ-শৃঙ্খল হিসেবে — টুর্নামেন্টের মেট্রিক থেকে ট্রান্সফার-ফি, তারপর ক্লাব-ফিট।

এই চারটা পাঠের সারমর্ম একটাই। মডেল শেষ হওয়ার আগে আমি কিছু প্রকাশ করি না; এই অভ্যাসই আমাকে ধীর করেছে, আর এই ধীরগতিই আমাকে সুরক্ষিত রেখেছে।

ঝুঁকি-প্রথম দৃষ্টিভঙ্গি

আমি ক্রিকেট-বিশ্লেষণে সবসময় ঝুঁকি দিয়ে শুরু করি, তারপর ফলাফল। ঝুঁকি-ম্যাট্রিক্সে ছয়টা ঘর থাকে — স্পোর্টিং, পার্সোনেল, বাণিজ্যিক, নিয়ম-অখণ্ডতা, জনমত, সিস্টেমিক। কিন্তু এই ম্যাট্রিক্স তখনই অর্থবহ, যখন অন্তত একটা সাবজেক্ট থাকে — একটা দল, একটা খেলোয়াড়, একটা ম্যাচ, একটা লিগ, বা একটা গভর্নেন্স-ঘটনা। সাবজেক্ট না থাকলে এই পুরো ঝুঁকি-মূল্যায়ন শুধু একটা খালি ছক।

আমার সামনের কাঠামোতে এখানেই সবচেয়ে বড় সতর্কবার্তাটা লুকিয়ে ছিল। তথ্যবিহীন ইনপুট থেকে তৈরি যেকোনো উপসংহার গঠনগতভাবেই অবিশ্বাসযোগ্য। অর্থাৎ, বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় ঝুঁকি বাইরের কোনো ঘটনা নয় — বিশ্লেষণের নিজের ইনপুট। এটা আমি ফুটবলেও দেখেছি। একটা অসম্পূর্ণ ডেটাসেট থেকে যখন কেউ আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে সিদ্ধান্ত টানে, তখন ক্ষতিটা হয় সংখ্যাগুলোর নয়, বিশ্বাসের।

আমি পিপিডিএ, xG, প্রোগ্রেসিভ পাস — সব মেট্রিককে একটা সাধারণ প্রশ্নে অনুবাদ করি। পিপিডিএ মানে: এই দল বল হারানোর পর কত দ্রুত ফিরে পেতে চায়? xG মানে: এই শটটা কতবার গোল হওয়া উচিত ছিল? মেট্রিক অনুবাদ না হলে সেটা বিশ্লেষণ নয়, শুধু কর্তৃত্বের প্রদর্শন। যে সংখ্যা স্পষ্ট প্রশ্নে অনুবাদ হয় না, সেটা সংখ্যা নয় — সেটা অহংকার।

আর বাজি বা ফ্যান্টাসি — এগুলো আমি কখনো বিশ্লেষণের বিষয় হিসেবে তুলি না। বাজি হলো আবেগের বাজার, আর আমার কাজ হলো ফ্যাক্টের কারখানা। দুটোকে আলাদা রাখলে বিশ্লেষণ নিজের মর্যাদা ধরে রাখে।

যেটা স্বাভাবিক টেবিলের চেয়েও শক্তিশালী

এখন আসি সেই অংশে, যেটা এই খালি কাঠামোর আসল শিক্ষা।

কাঠামোটা যখন প্রতিটা ঘরে "তথ্য অপর্যাপ্ত" লিখে নিজেকে থামিয়ে দিল, তখন সেটা ব্যর্থতা নয় — সেটা একটা সফল নীরবতা। কারণ একটা বিশ্লেষণ-পাইপলাইনের পরীক্ষা তার ফলের গুণে নয়, তার ব্যর্থতার ধরনে। কোনো সিস্টেম যখন সঠিকভাবে বলে "আমি জানি না", তখন বোঝা যায়, সিস্টেমটা মিথ্যা বলতেও জানত, কিন্তু বলল না।

আমি চল্লিশ বছরের বেশি সময় ধরে খেলা দেখে একটা প্যাটার্ন চিনেছি — পাঠক কখনো শূন্যকে ভয় পায় না, পাঠক ভয় পায় ছদ্ম-পূর্ণতাকে। একটা ফাঁকা টেবিল পাঠককে বলে দেয় সত্যিটা এখনো তৈরি হয়নি। কিন্তু একটা ভরা টেবিল, যার অর্ধেক ঘর অনুমানে ভরা, পাঠককে চিরতরে বিপথে নিয়ে যায়।

এই জায়গায় আমার একটা অসম্মতিমূলক পর্যবেক্ষণ আছে। প্রচলিত ধারণা হলো, বিশ্লেষকের শত্রু ভুল তথ্য। আমি বলি, বিশ্লেষকের আসল শত্রু তথ্যের অভাবকে ঢেকে দেওয়ার অভ্যাস। আর সেই অভ্যাস জন্মায় একটাই জায়গা থেকে — সম্প্রচারের চাপ। প্রতি সেকেন্ডে একটা হট-টেক, প্রতি সেশনে একটা থ্রেড, প্রতি ওভারে একটা রিঅ্যাকশন। এই চাপে বিশ্লেষক আর ভাবতে পারে না, শুধু ভরাট করতে পারে।

আমার আরেকটা দীর্ঘদিনের বিশ্বাস আছে, যেটা ক্রিকেটে আরও স্পষ্ট। টেকনোলজি যখন খেলার ছন্দ ভাঙে, তখন ডেটার সৌন্দর্যেও ক্ষতি হয়। একটা দীর্ঘ ভিএআর পরীক্ষা একটা গোলের উদযাপনকে জমিয়ে দেয়, ঠিক যেমন একটা অসম্পূর্ণ ডেটা-থ্রেড একটা ম্যাচের গল্পকে জমিয়ে দেয়। দুটো ক্ষেত্রেই মূল্যবোধ একই — ছন্দ রক্ষা করা। রেফারি-রিভিউ হোক বা ডেটা-রিভিউ, দুই মিনিটের বেশি সময় মানে সিদ্ধান্তের চেয়ে সন্দেহের জয়।

আর আরেকটা জিনিস, যেটা ক্রিকেটের বাজারে বারবার ফিরে আসে। যেকোনো আন্ডারডগ দল যখন কাউকে চমকে দেয়, তখন তার সেরা খেলোয়াড়টাকে বড় দল প্রায় সঙ্গে সঙ্গেই কিনে নেয়। অর্থাৎ, ছোট দলের সাফল্য প্রায় সবসময় পরের ট্রান্সফারের ভূমিকা হয়ে থাকে। এই চক্রটা মাপতে হলে দরকার — সম্প্রচার-বাজার, দক্ষিণ এশিয়ার মূল-বাজার, ট্যালেন্ট-সাপ্লাই-চেইন, ক্যাপিটাল-নেটওয়ার্ক। কিন্তু এই চক্রের যেকোনো লিংক ট্র্যাক করতে হলে একটা নির্দিষ্ট উৎস-ঘটনা লাগে — একটা সিরিজ, একটা চুক্তি, একটা নিলাম। না থাকলে পুরো প্রসারণ-নকশাটা শুধু তীরচিহ্ন।

দিকনির্দেশনা, উপসংহার নয়

খালি কাঠামোর মূল্য এখানেই। এটা আমাদের থামিয়ে একটা প্রশ্ন করে: পরের টুর্নামেন্ট-চক্রে আমরা কোন সিগন্যাল ট্র্যাক করব?

চারটা। প্রথমত, ইনপুট পুনরায় জমা হয় কি না — তথ্যবিন্দু থাকলে আটটা মাত্রাই সক্রিয় হবে। দ্বিতীয়ত, এনটিটি নিষ্কাশন — কোনো দল বা খেলোয়াড়ের নাম থাকলে কোন মাত্রা প্রাসঙ্গিক, সেটা ঠিক হবে। তৃতীয়ত, উৎস-প্রমাণ — উৎস আর তার গুণমান থাকলে প্রতিটি সিদ্ধান্তে আত্মবিশ্বাস-ট্যাগ বসানো যাবে। চতুর্থত, ফরম্যাট চিহ্নিতকরণ — টেস্ট, ওডিআই, বা টি-টোয়েন্টি স্পষ্ট থাকলে তবেই প্রথম তিনটা মাত্রার কাজ শুরু।

আমার ল্যাপটপের সেই খালি স্প্রেডশিটটা এখনো খোলা। রাত দুটো পার হয়ে গেছে। আমি জানি, কাল সকালে কেউ একজন ওই ফাঁকা ঘরগুলোতে নাম বসিয়ে দেবে — একটা অনুমান, একটা সম্ভাবনা, একটা গল্প। আর সেটাই ছড়িয়ে পড়বে।

কিন্তু আমি থেমে থাকব। কারণ আমি শিখেছি, যে বিশ্লেষক ফাঁকা ঘর ফাঁকা রাখতে জানে, তাকেই একদিন সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য বলা হবে। প্রশ্নটা তাই আর বিশ্লেষণের গতি নিয়ে নয় — প্রশ্নটা হল, আমরা কি শূন্যের সামনে দাঁড়িয়ে সত্যিই বলতে পারি, "আমি জানি না"?