ফাঁকা ঘর আর মিথ্যা সংখ্যা: ক্রিকেট ডেটা বিশ্লেষণের নীরব ফাঁদ

২০২০ সালের সেপ্টেম্বরের শেষ সপ্তাহ। দুবাইয়ের শেখ জায়েদ স্টেডিয়ামে আইপিএলের একটা ম্যাচ চলছে। কভিড-১৯ এর কারণে গ্যালারিতে দর্শক নেই — শুধু স্টেডিয়ামের কৃত্রিম আলো, স্টাম্প-মাইকের গমগমে শব্দ, আর টেলিভিশনের কৃত্রিম দর্শক-গর্জন। আমি ঢাকার বাসার টেবিলে বসে ল্যাপটপে ম্যাচটা ডিকোড করছি, আর পাশের পর্দায় ব্রডকাস্টের জেতার-সম্ভাবনার গ্রাফ উপরে-নিচে লাফাচ্ছে। ম্যাচ শেষে একটা জিনিস আমাকে থামিয়ে দিল। গ্রাফটা সবচেয়ে জোরে লাফাল ঠিক সেই ওভারগুলোতে, যেখানে আমার নিজের বল-বাই-বল ঘরগুলো সবচেয়ে ফাঁকা ছিল — কোনো নির্ভরযোগ্য স্পেল-ডেটা নেই, কোনো ফিল্ড-প্লেসমেন্ট রেকর্ড নেই, শুধু একটা আত্মবিশ্বাসী গ্রাফ আর একটা ভাষ্যকারের চড়া গলা। স্ক্রিনের সংখ্যাটা যত নির্ভুল, আমার স্প্রেডশিটটা তত নীরব। স্প্রেডশিট চুপ ছিল, কিন্তু স্টেডিয়াম অন্য কথা বলছিল। আর স্টেডিয়ামের সেই কথাটা কোনো চার্টে ওঠেনি। সেই রাত থেকে আমি একটা প্রশ্ন নিয়ে ঘুরছি, যে প্রশ্নটা ক্রিকেটের ডেটা-অর্থনীতি এড়িয়ে যায়: ডেটা যখন থাকে না, তখন আমরা কী করি? সৎ উত্তরটা হওয়া উচিত — “জানা নেই”। কিন্তু ইন্ডাস্ট্রি সেই উত্তরটা দিতে দেয় না। আমার হাতে ত্রিশ বছরের মাঠ-পর্যবেক্ষণ আর বারো বছরের ডেটা-ডেস্কের অভিজ্ঞতা। ২০০০ সালে স্কুলবয় বয়সে রেডিও মেট্রোওয়েভ দিয়ে সম্প্রচার-জীবন শুরু; ২০১৭ সালে ৩৭ বছর বয়সে, যখন ইতিমধ্যেই বারো বছরের অভিজ্ঞ, তখন প্রথাগত ঢাকার স্পোর্টস ডেস্ক ছেড়ে নতুন মিডিয়া আউটলেট খেলায় প্রধান ডেটা-বিশ্লেষক হিসেবে যোগ দিলাম। ওই বছর বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগে আবাহনী লিমিটেড ঢাকা বনাম শেখ জামাল ধানমন্ডির একটা ম্যাচ হাতে কোড করি — xG ১.৮ বনাম ০.৫, PPDA ১২.৩, মিডফিল্ডার এমেকা ওনুওহার ১০.৮ কিলোমিটার। থ্রেডটা দেশের ভক্তদের মধ্যে ভাইরাল হয়। ২০১৮ সালে রাশিয়ার রোস্তভ শহরে বসে জাপান বনাম বেলজিয়ামের সেই ৩-২ ম্যাচ দেখি — বেলজিয়ামের ২৪ শট বনাম জাপানের ১২, xG ২.৩ বনাম ১.৪, জাপানের আক্রমণাত্মক PPDA ৮.৭, আর ৯৪তম মিনিটের সেই কাউন্টার-অ্যাটাক যেটা ০.০৮ xG-র একটা সিকোয়েন্স। ২০২০ সালে বিশ্ব থেমে গেলে বুন্দেসলিগার ৮৩টা ম্যাচ বিশ্লেষণ করে “এম্পটি স্টেডিয়াম ইনডেক্স” বানাই। এই যাত্রাপথ আমাকে একটা শিক্ষা দিয়েছে, যেটা কোনো মডেল দেয় না: বিশ্লেষণের সবচেয়ে বিপজ্জনক মুহূর্ত তখন নয়, যখন সংখ্যা খারাপ — সবচেয়ে বিপজ্জনক মুহূর্ত তখন, যখন সংখ্যা নেই আর ডেডলাইন কাছে। ক্রিকেটের ডেটা-অর্থনীতি গত এক দশকে চুপচাপ বদলে গেছে। একসময় ছিল শুধু স্কোরকার্ড — রান, উইকেট, ওভার রেট। তারপর এলো বল-বাই-বল রেকর্ড, পাওয়ারপ্লে-মিডল-ডেথ ওভারের ভাগ, ম্যাচআপ ম্যাট্রিক্স, আর ব্রডকাস্টের পর্দায় জেতার সম্ভাবনার গ্রাফ। এশিয়ার ক্রিকেট বাস্তুতন্ত্র — বিপিএল, আইপিএল, পিএসএল, লঙ্কা প্রিমিয়ার লিগ, এশিয়া কাপ — এখন গোটা বিশ্বের ক্রিকেট-আয়ের সবচেয়ে বড় অংশ। এই বাজারেই বিশ্লেষকের চাহিদা সবচেয়ে বেশি, আর এই বাজারেই সৎ বিশ্লেষকের জায়গা সবচেয়ে কম। কেন? কারণ এখানে প্রতি ওভারে একটা টকিং পয়েন্ট লাগে, প্রতি দিনে একটা হেডলাইন লাগে, প্রতি ম্যাচে ফ্যান্টাসি প্ল্যাটফর্মের একটা প্রজেকশন লাগে। আর একটা টেমপ্লেট যখন আটটা প্রশ্ন হাজির করে, তখন আটটা উত্তর দিতে হয় — তথ্য শূন্য হলেও। এই লেখাটা সেই শূন্যের পাঠ। ফাঁকা ঘরের শারীরস্থান বুঝতে হলে একটা পার্থক্য আগে পরিষ্কার করতে হয়, যেটা ডেটা-ডেস্কের বাইরে প্রায় কেউ মানে না: একটা ফাঁকা ঘরের দুইটা আলাদা মানে হতে পারে — “জানা নেই” আর “নেই”। ইংরেজিতে যাকে বলে Null বনাম Negative Finding। আমার কাজের ফ্রেমওয়ার্কে এই দুটো কখনো এক নয়, কিন্তু ক্রিকেট-বিশ্লেষণে এরা প্রতিদিন মিশে যায়। বৃষ্টিতে ভেসে যাওয়া একটা ম্যাচ ভাবুন। স্কোরকার্ডে লেখা থাকে “নো রেজাল্ট”। এটা কোনো জয় নয়, কোনো হার নয় — এটা “জানা নেই”। কিন্তু র‍্যাঙ্কিং সিস্টেম, ফ্যান্টাসি লিগ, আর রেটিং মডেল এই ম্যাচটাকে প্রায়ই নিরপেক্ষ বা অস্তিত্বহীন ধরে নেয়। অথচ একটা ম্যাচ ভেসে যাওয়া মানে কেবল ফলাফল অজানা নয়; মানে হলো সেই রাতে কোন বোলার ক্লান্ত ছিল, কোন ব্যাটার ফর্মে ছিল, কার মাথায় চাপ ছিল — সব তথ্য হারিয়ে গেল। আর আমরা সেই শূন্যতা কেবল “বাদ দিয়ে” এগিয়ে যাই। ২০০৩ সালের বিশ্বকাপ, ডারবান। দক্ষিণ আফ্রিকা বনাম শ্রীলঙ্কা। স্বাগতিক দক্ষিণ আফ্রিকার নিজের বিশ্বকাপ, আর বৃষ্টির পর ডাকওয়ার্থ-লুইস পদ্ধতির প্যার-স্কোর ভুল পড়ার গল্পটা এখন ক্রিকেট-ইতিহাসের পাঠ্যবই। ওই রাতে তথ্য অনুপস্থিত ছিল না — তথ্য ভুল পড়া হয়েছিল। মডেল একটা সংখ্যা দিয়েছিল, মানুষ সেই সংখ্যাটা নিজের সুবিধামতো ব্যাখ্যা করেছিল, আর ফল হলো টাই — দক্ষিণ আফ্রিকা ছিটকে গেল নিজের বিশ্বকাপ থেকে। এখানেই আসল শিক্ষা: আত্মবিশ্বাসী দেখতে এমন একটা সংখ্যা বোঝার ফাঁক লুকিয়ে রাখতে পারে। ডেটা-বিশ্লেষণে সবচেয়ে বিপজ্জনক জিনিসটা ফাঁকা ঘর নয় — বিপজ্জনক জিনিসটা হলো ভরা ঘর, যেটা আসলে অন্য একটা প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছে। আমি যখন ২০১৭ সালে প্রথাগত স্পোর্টস ডেস্ক ছেড়ে নতুন মিডিয়ায় যাই, তখন প্রথম যে শিক্ষাটা পাই, সেটা কোনো মডেল নয় — সেটা ডেডলাইনের চাপ। নিউজরুমে আর ডেটা-ডেস্কে চাপটা এক নয়। নিউজরুমে খবর না থাকলে পাতায় ফাঁকা জায়গা ছাপা যায় না; তাই ছোট খবর বড় করে লেখা হয়। ডেটা-ডেস্কে সংখ্যা না থাকলে চার্ট আঁকা যায় না; তাই অনুমান দিয়ে ঘর ভরা হয়। দুই ক্ষেত্রেই ফল এক — একটা ফাঁকা ঘর মিথ্যা সংখ্যায় ভরে ওঠে। নতুন মিডিয়া আমাকে শিখিয়েছে, চার্ট একটা বাক্য, রায় নয়। কিন্তু যখন প্রতি ওভারে একটা বাক্য লাগে, তখন বিশ্লেষক আর মডেল একসাথে বাক্যটা বানাতে শুরু করে — সত্যিটা না থাকলেও। এটা নিছক নৈতিক দুর্বলতা নয়, এটা একটা কাঠামোগত চাপ। আমি নিজে একটা পাইপলাইন চালাই। সেটার দুই স্তর: প্রথম স্তরে তথ্য বের করে আনা — ঘটনা, নাম, সংখ্যা, সূত্র। দ্বিতীয় স্তরে সেই তথ্যের বিশ্লেষণ। প্রথম স্তর ফাঁকা ফিরে এলেও দ্বিতীয় স্তর প্রায়ই একটা সুন্দর, গঠনগতভাবে বৈধ, কিন্তু তথ্যহীন আউটপুট দিয়ে দেয়। এটাই সবচেয়ে বিপজ্জনক ব্যর্থতা — চিৎকার করা ব্যর্থতা নয়, নীরব ব্যর্থতা। ক্রিকেটে এই নীরব ব্যর্থতার একটা চেনা চেহারা আছে: ফিড মরে গেলে স্মৃতি থেকে ম্যাচ রিপোর্ট লেখা। স্কোরকার্ডে যেটা নেই, সেটা আমি “মনে পড়ছে” দিয়ে ভরে ফেলি। আর পাঠক টের পায় না, কারণ বাক্যটা সুন্দরভাবে লেখা। ২০২০ সাল আমাকে এই শূন্যের আরেকটা মুখ দেখাল। বিশ্ব থেমে যাওয়ার পর বুন্দেসলিগা ফিরল, কিন্তু গ্যালারি ফাঁকা। আমি ৮৩টা ম্যাচ বিশ্লেষণ করি। হোম-উইন রেট ৪৩.৩ শতাংশ থেকে নেমে এলো ৩৩.৩ শতাংশে, হোম দলের xG প্রতি ম্যাচে কমল ০.২২। সেই তথ্য দিয়ে গড়ে তুললাম এম্পটি স্টেডিয়াম ইনডেক্স। ২০২০ সালে ভিড় একটা সংখ্যা হয়ে গিয়েছিল, আর সংখ্যাটা ফাঁপা লাগছিল। ক্রিকেটের নিজের সংস্করণও ছিল — সংযুক্ত আরব আমিরাতে আইপিএল, ফাঁকা গ্যালারিতে টি-টোয়েন্টি বিশ্বকাপ। ইনডেক্সটা আমাকে যা শেখাল তা হলো: ভিড় সরিয়ে দিলে শুধু কোলাহল কমে না; মডেলের বাইরে থাকা একটা ভেরিয়েবল হারিয়ে যায়। হোম অ্যাডভান্টেজ কখনোই পুরোপুরি স্প্রেডশিটে ছিল না। ফাঁকা স্টেডিয়াম সেটা খোলস ছাড়িয়ে দেখিয়ে দিল। এই জায়গাটা থেকেই ক্রিকেটের ডেটা-অর্থনীতির সবচেয়ে অস্বস্তিকর প্রশ্নটা আসে: আমরা কি যা মাপতে পারি তার ভিত্তিতে খেলা বুঝি, নাকি যা বুঝতে পারি তার জন্য মাপা বেছে নিই? আমার ইংরেজি নিবন্ধে বলেছিলাম, রাশিয়া আমাকে শিখিয়েছিল, গ্যালারি চুপ থাকলেও একটা মেট্রিক চিৎকার করতে পারে। কিন্তু চিৎকার করা মেট্রিক সত্য মেট্রিক নয়। ২০১৮ সালের রোস্তভের সেই রাতে আমি ৯৪তম মিনিটে বেলজিয়ামের কাউন্টার-অ্যাটাকটা চোখের সামনে দেখেছি, আর পরে সেটাকে ০.০৮ xG-র একটা সিকোয়েন্সে মিলিয়েছি। কাগজে সেটা ছিল একটা ছোট সম্ভাবনা। মাঠে সেটা ছিল একটা দল যারা আগেই জিততে চেয়েছিল। সংখ্যা আর ঘটনা আলাদা জিনিস — আর ক্রিকেট-বিশ্লেষণে আমরা দুইটাকে গুলিয়ে ফেলি। ট্রান্সফার-মার্কেট আমার আরেকটা সতর্কবার্তা। প্রতিটা নিলাম একটা নাড়িতে-ভরা বাজার, কোনো স্প্রেডশিট নয়। বিপিএল, আইপিএল, পিএসএল নিলামে দাম ঠিক করে ফ্র্যাঞ্চাইজির প্রয়োজন, স্কাউটের প্রতিবেদন, আর গুজব — এই তিনটার মিশ্রণ। যখন তথ্য পাতলা, বাজার সেই ফাঁক গুজব দিয়ে ভরে ফেলে, আর গুজব একসময় দাম হয়ে ওঠে। ইউরোপীয় ফুটবলে যে ঋণ-সহ-বাধ্যবাধকতা (লোন উইথ অবলিগেশন) কাঠামোটা ছোট ক্লাবগুলোর আর্থিক পরিকল্পনা নষ্ট করে, দলগুলোকে জায়ান্টদের জন্য আধা-তৈরি পণ্য বানিয়ে রাখে — ক্রিকেটে তার সমতুল্য কাঠামো হলো ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগের চাপ, কেন্দ্রীয় চুক্তির সংঘর্ষ, আর ছাড়পত্র (NOC) নিয়ে টানাপোড়েন। খেলোয়াড় রাষ্ট্রীয় দলের হয়ে খেলবে, নাকি ফ্র্যাঞ্চাইজির হয়ে — এই সিদ্ধান্তের পেছনে ডেটা প্রায়ই থাকে না, থাকে চুক্তি আর পুঁজি। আর যখন ডেটা চুপ করে, তখন কে সবচেয়ে জোরে কথা বলে? যে সবচেয়ে বেশি টাকা দেয়। তথ্যের আরেকটা ফাঁক সবচেয়ে বিপজ্জনক, আর সেটা সততার প্রশ্ন। খেলা-বিকৃতি বা ইন্টিগ্রিটি বিশ্লেষণে একটা নিয়ম মনে রাখতে হয়: প্রমাণের অনুপস্থিতি মানে অনৈতিকতার অনুপস্থিতি নয়। ২০০০ সালের ক্রনিয়ে কাণ্ড, ২০১০ সালের পাকিস্তান স্পট-ফিক্সিং, ২০১৩ সালের আইপিএল স্পট-ফিক্সিং — এই অধ্যায়গুলো আমাদের শেখায়, “কোনো দুর্বলতার সংকেত পাওয়া যায়নি” মানে কখনো “সব পরিষ্কার” নয়। মানে শুধু “জানা নেই”। ফ্রেমওয়ার্কে যদি ইন্টিগ্রিটি-সেল ফাঁকা ফিরে আসে, সেটাকে “নির্দোষ” পড়া মারাত্মক ভুল। এইখানে খেলাটা নতুন একটা বাঁক নিচ্ছে, আর সেটা খেয়াল রাখা জরুরি: ক্রিকেটের ডেটা এখন চেইনে উঠতে শুরু করেছে। ভেরিফায়েবল স্কোরকার্ড, ফ্যান টোকেন, এনএফটি মোমেন্ট — ব্লকচেইন প্রতিশ্রুতি দেয় অপরিবর্তনীয়, দুর্বিনীত রেকর্ডের। কিন্তু শূন্যের একটা অপরিবর্তনীয় রেকর্ডও শূন্যই থাকে। ফাঁকা ঘর ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে সই করলেই সেটা বিশ্বাসযোগ্য হয়ে যায় না। নতুন মিডিয়া আমাকে শিখিয়েছে, চার্ট একটা বাক্য, রায় নয়; অন-চেইন ডেটাও তাই — লেজার একটা বাক্য, সত্য নয়। বরং ব্লকচেইন ঝুঁকিটা বাড়ায়: যে মিথ্যা সংখ্যা আর কেউ মুছে ফেলতে পারে না, সেটা এমন একটা সংখ্যার চেয়ে বিপজ্জনক, যেটা অন্তত সংশোধনযোগ্য। এখানে এসে থামা দরকার, কারণ সবচেয়ে সহজ ভুলটা এই লেখার গায়েই লাগতে পারে। সহজ সিদ্ধান্তটা হবে: শূন্য ডেটাই শত্রু, তাই আরও ক্যামেরা, আরও সেন্সর, আরও ট্র্যাকিং বসাই। আমি সেটা মানি না। আমার অভিজ্ঞতা বলে, শত্রু ফাঁকা ঘর নয় — শত্রু হলো ফাঁকা ঘর ভরার চাপ। আর এর চেয়েও বড় বিপদ হলো সেই পরিষ্কার, সম্পূর্ণ, সুন্দর স্প্রেডশিট, যেটা দেখতে নির্ভুল কিন্তু আসলে ধারণার ওপর দাঁড়ানো। সম্পূর্ণ দেখতে একটা ডেটাসেট আমরা আংশিক ডেটাসেটের চেয়ে বেশি বিশ্বাস করি — অথচ সম্পূর্ণটা প্রায়ই ধারণার জোড়া লাগানো। মনে রাখা দরকার, সম্পর্ক মানে কারণ নয়। যে মেট্রিক জেতার সাথে সম্পর্ক দেখায়, সেটা জেতার কারণ নাও হতে পারে। ক্রিকেটে ডট-বলের শতাংশ বেশি হলে দল জিততে পারে; কিন্তু হতে পারে দলটা জিতছে অন্য কিছুতে, যেটা মেট্রিক দেখতে পায় না — ড্রেসিংরুমের রসায়ন, ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্ত, বা প্রতিপক্ষের ক্লান্তি। সংখ্যা আর কারণের মধ্যে আমরা একটা তীর এঁকে ফেলি, যেটা সেখানে ছিল না। আমি নিখুঁত মডেলের পেছনে ছোটা ছেড়ে দিয়েছি যেদিন ফাঁকা স্টেডিয়াম আমাকে প্রসঙ্গ শিখিয়েছিল। সন্ন্যাসী প্যাটার্নের জন্য প্রার্থনা করে; আমার ভেতরের ব্যবসায়ী পরের মিনিটে বাজি ধরে — কিন্তু এই দুই সত্তার মাঝখানে একটা তৃতীয় জিনিস থাকা দরকার, যেটা অনেক সময় থাকে না: সন্দেহ। তাই পরের চক্রে যারা টিকে থাকবে, তারা সবচেয়ে বড় মডেলওয়ালা বিশ্লেষক নয়। তারা হবে সেই বিশ্লেষক, যে ঘরে সাহস করে লিখতে পারে “জানা নেই” — এবং তারপর কলম রেখে উঠে যেতে পারে। আসল প্রশ্নটা আজ ক্রিকেটের সামনে দাঁড়িয়ে: যখন প্রতিটা বল ট্র্যাক হবে, প্রতিটা মুহূর্ত টোকেনে পরিণত হবে, তখন আমরা কি অবশেষে সেই জায়গায় পৌঁছাব যেখানে শূন্য ঘরকে শূন্যই বলা যায়? নাকি ডেটা যত বাড়বে, মিথ্যা সংখ্যাও তত পরিষ্কার, তত দুর্বিনীত, তত বিশ্বাসযোগ্য হয়ে উঠবে?