খালি স্প্রেডশিট: ক্রিকেট বিশ্লেষণে তথ্য নেই মানে ঝুঁকি নেই নয়

রাত দুটো সাতাশি। মোটিঝিলের ছোট অফিসঘরে ল্যাপটপের পর্দায় স্প্রেডশিট খোলা। কলামগুলো তৈরি, ফরম্যাট নিখুঁত, শুধু সারিগুলো শূন্য। বছরের পর বছর গ্যালারিতে বসে খেলা দেখা, তারপর ম্যাচ শেষে স্কোরবোর্ডের বাইরে গিয়ে সংখ্যা মেলানোর অভ্যাস আমাকে একটা অদ্ভুত শিক্ষা দিয়েছে—বিশ্লেষকের জীবনে সবচেয়ে ভয়ংকর দৃশ্য ভুল সংখ্যা নয়, সবচেয়ে ভয়ংকর দৃশ্য হলো সংখ্যার অনুপস্থিতি। ভুল সংখ্যা অন্তত দিক দেখায়; ফাঁকা ঘর শুধু নীরবতা রেখে যায়। ২০১৭ সালের সেই রাতে আমি প্রথম বুঝেছিলাম, ডেটা না থাকলে বিশ্লেষণ থামে না—বিশ্লেষণ তখন আরও কঠিন হয়ে ওঠে। কারণ ফাঁকা ঘর নিজে কিছু বলে না; তাকে পড়তে শিখতে হয়।

আজকের আলোচনা একটি ধাপভিত্তিক বিশ্লেষণ-পাইপলাইনের ফলাফল থেকে জন্ম নিয়েছে। প্রথম ধাপে একটি নিবন্ধ থেকে তথ্য-বিন্দু (ইনফরমেশন পয়েন্ট) তোলার কথা; দ্বিতীয় ধাপে সেই তথ্য-বিন্দুগুলোকে আটটি মাত্রায়—ফরম্যাট ও ম্যাচ, খেলোয়াড়ের কৌশল ও ডেটা, দলের অবস্থান, লিগ ও বাণিজ্য, নিয়ম ও প্রশাসন, ঝুঁকি, জন-আখ্যান এবং শিল্পের সংক্রমণ—ফেলে বিশ্লেষণ করার কথা। কিন্তু প্রথম ধাপ থেকে ফিরে এসেছে একটি খালি তালিকা। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, তারিখ নেই, দল নেই, খেলোয়াড় নেই, ফরম্যাট নেই। টেস্ট, ওয়ানডে, টি-টোয়েন্টি—কোনোটাই চিহ্নিত নয়। এই অবস্থায় আট মাত্রার প্রতিটি ঘরে লিখতে হয়েছে একটাই বাক্য: তথ্য অপর্যাপ্ত, মূল্যায়ন সম্ভব নয়।

অনেকে এটাকে ব্যর্থতা ভাববেন। আমি ভাবি শৃঙ্খলা। যে বিশ্লেষক ফাঁকা ঘর দেখে অনুমান বসিয়ে দেন, তিনি পরবর্তী দশ ম্যাচে সেই অনুমানের সুদ গুনবেন। ফাঁকা ইনপুটকে ঝুঁকি নেই হিসেবে দেখানো মানে পাঠককে এমন এক নিরাপত্তার মিথ্যা আশ্বাস দেওয়া, যা মাঠে কখনো ছিল না। ইনপুট না থাকলে ইনপুট চাইতে হয়—এটাই একমাত্র পেশাদার উত্তর।

এই মুহূর্তে এর প্রাসঙ্গিকতা আরও বাড়ে, কারণ এখন ট্রান্সফার উইন্ডো চলছে। উইন্ডো মানেই এক বিপুল শব্দদূষণ: কোন ক্লাব কাকে নিচ্ছে, কত কোটি টাকায়, কার মেডিকেল শেষ, কে ব্যক্তিগত শর্তে রাজি হয়েছে—প্রতিদিন ডজনখানেক দাবি, যার বড় অংশের পেছনে একটিও যাচাইযোগ্য সূত্র নেই। এই দাবিগুলো সংখ্যার মতো দেখতে, কিন্তু তথ্য নয়। রিলিজ-ক্লজের গঠন, চুক্তির মেয়াদ আর ওয়েজ-বিলের হিসাবই আসল গল্প—শিরোনামে থাকা তারকার নাম নয়। যে ক্লাব জোরে টাকা খরচ করে সে ক্লাব জোরে আলোচিত হয়; যে ক্লাব চুক্তির কাঠামো ঠিক করে সে ক্লাব পরে জেতে।

আমার পেশাগত জীবনে তিনটি ঘটনা আমাকে তথ্য-শৃঙ্খলার পাঠ দিয়েছে, এবং তিনটিই আজকের খালি স্প্রেডশিটের সঙ্গে যুক্ত।

প্রথমটি ২০১৭ সালের বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ। ওই মরশুমে আবাহনী লিমিটেড ঢাকার প্রতি ম্যাচে এক্সজি (প্রত্যাশিত গোল) ছিল ২.৪—লিগে সর্বোচ্চ—কিন্তু তারা গোল করেছিল মাত্র ১.৮। এই ০.৬-এর ব্যবধানটাই মূল গল্প: দল সুযোগ তৈরি করছিল, শেষ করতে পারছিল না। মডেলটা কোচিং স্টাফের সামনে ধরার পর প্রথমে তারা অবিশ্বাস করলেন। ফেডারেশন কাপের সেমিফাইনালে ২.৭ এক্সজি সত্ত্বেও মোহামেডান এসসির কাছে ০-২ গোলে হেরে যাওয়ার পর ফোন এলো। প্রক্রিয়া আর ফলাফলকে আলাদা করে দেখার এই অভ্যাসটাই আমার বিশ্লেষণের কাঠামো হয়ে দাঁড়াল। সেটাই আমাকে শিখিয়েছিল—স্প্রেডশিট কখনো শত্রু ছিল না; আমার অন্ধ বিশ্বাস ছিল শত্রু।

দ্বিতীয়টি ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপ। ঢাকা থেকে সময়ের ব্যবধান মিটিয়ে রাত জেগে ৬৪টি ম্যাচ ট্র্যাক করলাম। ফ্রান্সের পিপিডিএ ছিল ৮.৪—সেমিফাইনালিস্টদের মধ্যে সর্বনিম্ন—যা আসলে গভীর ডিফেন্সিভ ব্লকের ঘোষণা। ট্রানজিশন থেকে তাদের প্রতি ম্যাচে ১.৮ এক্সজি ছিল টুর্নামেন্টে সর্বোচ্চ। ফাইনালের আগেই ভবিষ্যদ্বাণী লিখেছিলাম, পরে প্রতিটি সংখ্যা যাচাই করতে ৭২ ঘণ্টা লেগেছিল। এখান থেকেই আমি বুঝলাম, পিপিডিএ কোনো মেট্রিক নয়; পিপিডিএ হলো একটা দল কীভাবে কষ্ট করতে চায় তার স্বীকারোক্তি। ফাইনালের ফল মডেল মিলিয়ে দিল, কিন্তু আসল পুরস্কার ছিল অন্য জায়গায়—প্রতিটি সংখ্যা তিনবার করে যাচাই করার সেই ধৈর্য।

তৃতীয়টি ২০২০ সাল। খালি গ্যালারি। বুন্দেসলিগা, প্রিমিয়ার লিগ আর দেশীয় লিগ মিলিয়ে ৩১২টি ম্যাচ। হোম অ্যাডভান্টেজ কমেছে প্রতি ম্যাচে ০.৩৪ গোল। রিগ্রেশন মডেল বলল, মূল কারণ রেফারির সিদ্ধান্তে ঝোঁক, দর্শকের সমর্থন নয়। এখানেই প্রথমবার ডেটা আমার নিজের খেলোয়াড়-অভিজ্ঞতাকে চ্যালেঞ্জ করল। সপ্তাহের পর সপ্তাহ পুরোনো টেপ দেখে নিজের সঙ্গে আপস করতে হয়েছে, এবং সেই আপস আরামদায়ক ছিল না। স্টেডিয়াম খালি হলে হোম অ্যাডভান্টেজ হারিয়ে যায় না—সে জায়গা বদলায়। তখন থেকেই আমি লেখায় খেলোয়াড়ের অনুমান আর ডেটার বিশ্লেষণ আলাদা করে লিখি, কারণ দুটোরই সীমা আছে, আর সেই সীমা লুকিয়ে রাখলে পাঠকের সঙ্গে বিশ্বাস ভাঙে।

এই তিনটি ঘটনা আমাকে শিখিয়েছে, ডেটা নিজে কথা বলে না; তার নীরবতা আগে পড়তে হয়। মডেল বানানো মানে সন্ন্যাসীর মতো পাণ্ডুলিপি নকল করা—ধীরে, আর ভুলের ভয়ে। নমুনার আকার, নির্বাচনী পক্ষপাত, মডেলের অনুমান—এগুলো উল্লেখ না করে যেকোনো সংখ্যা তুলে ধরা মানে পাঠককে অন্ধকারে হাত ধরে হাঁটানো।

স্বাভাবিক পাঠ হলো: তথ্য না থাকলে ঝুঁকিও নেই। আমি এই পাঠটাকে ভুল বলি। খালি স্প্রেডশিট নিরাপত্তার সার্টিফিকেট নয়; সেটা এমন এক দরজা, যার হাতল নেই—আপনি না মানচিত্র আঁকলে খুলবে না। ক্রিকেটে এই ভুলটা প্রতিদিন ঘটে। দেশীয় ক্রিকেটে শক্তিশালী আখ্যান প্রায়ই দুর্বল প্রমাণকে ছাপিয়ে যায়: এক ম্যাচের ফিফটি থেকে পরবর্তী বড় তারকা, এক ইনিংসের ব্যর্থতা থেকে শেষ হয়ে গেছে। এসব দাবির পেছনে নমুনা কত বড়, প্রতিপক্ষ কে, উইকেট কেমন ছিল—কেউ জিজ্ঞেস করে না। সেই জায়গাতেই আমার দ্বিতীয় কাজ শুরু হয়: প্রমাণের ওজন মেপে গুজবের তালিকা সাজানো।

ট্রান্সফার উইন্ডোতে এই তালিকা সাজানো সবচেয়ে জরুরি। বড় ক্লাবের বড় দামের চুক্তি আলোচনায় ছেয়ে যায়, অথচ আসল মূল্য তৈরি হয় ছোট ক্লাবে—যেখানে স্কাউটিং সঠিক, চুক্তির মেয়াদ বোঝা যায়, আর বিক্রয়-ধারা পরিষ্কার। প্রতিটি ট্রান্সফার ফি আসলে বাজারের নিজের অনিশ্চয়তা ঢাকার গল্প। যে সংখ্যাটা সবচেয়ে জোরে বলা হয়, সেটাই প্রায়ই সবচেয়ে কম সূত্রসমৃদ্ধ।

সামনের সপ্তাহগুলোতে আমার নজর থাকবে কয়েকটি নির্দিষ্ট সংকেতে। কোনো খবরে কি তারিখ আর মূল সূত্র আছে? চোটের আপডেট কি ক্লাবের অফিসিয়াল বিবৃতি থেকে এসেছে, নাকি এজেন্টের ইঙ্গিত থেকে? ফরম্যাট স্পষ্ট করা আছে কি—নাকি টেস্টের পরিসংখ্যান টি-টোয়েন্টিতে জোড়া লাগানো হচ্ছে? এই সংকেতগুলো মিললে তবেই বিশ্লেষণ এগোবে; নইলে ফাঁকা ঘরই সত্যি কথা বলবে। যে প্রশ্নটা আমি প্রতিটি উইন্ডোর শেষে নিজেকে করি, সেটাই আজ পাঠকের কাছে রাখছি: আপনি কি সংখ্যাটা দেখছেন, নাকি সংখ্যাটা যে গল্প লুকাচ্ছে সেটা দেখছেন?