খালি কলামের ফরেনসিক: ক্রিকেট বিশ্লেষণে অনুপস্থিত ডেটার শৃঙ্খলা

গত বৃহস্পতিবার রাতে ব্রিসবেনের কাজের টেবিলে বসে আমি একটি ফাইল খুললাম। নাম — Stage-2 Deep Professional Analysis Report। আটটি বিশ্লেষণী মাত্রা। আটটি সাজানো টেবিল। প্রতিটির জন্য প্রমাণ রাখার নির্ধারিত ঘর। কিন্তু প্রতিটি ঘরে একটি মাত্র বাক্য ফিরে ফিরে আসছে: “N/A - insufficient information”।

একটি ফরম্যাট মাত্রা, যেখানে ফরম্যাটই নেই। একটি খেলোয়াড় বিশ্লেষণ, যেখানে খেলোয়াড়ের নাম নেই। একটি দল বিশ্লেষণ, যেখানে দল নেই। একটি বাণিজ্যিক বিশ্লেষণ, যেখানে লিগ নেই। একটি শাসন বিশ্লেষণ, যেখানে শাসক নেই। একটি ঝুঁকি ম্যাট্রিক্স, যেখানে ঝুঁকি নেই। একটি জন-আখ্যান বিশ্লেষণ, যেখানে আখ্যান নেই। একটি শিল্প-সংক্রমণ মানচিত্র, যেখানে মানচিত্র আঁকার মতো কোনও বিষয়ই নেই।

এই রিপোর্টটি পড়ে আমার মনে পড়ে গেল ২০১৭ সালের কথা। ব্রিসবেন রোরের অফিসে তখন আমি সদ্য যোগ দেওয়া জুনিয়র ডেটা অ্যানালিস্ট। এ-লিগের জন্য আমার বানানো xG মডেলে দেখা গেল জেমি ম্যাকলারেন ১৬.৮ xG থেকে ১৯ গোল করেছেন। কোচিং স্টাফ সন্দিহান ছিলেন। আমি তিন সপ্তাহ ধরে ব্রিসবেনের প্রতিটি গোল আবার দেখলাম, শটের অবস্থান যাচাই করলাম। দুটি মৌসুমের নজির ছাড়া কোনও দাবি করতে আমি রাজি হইনি। তখন শিখেছিলাম একটি কথা — ডেটা কম থাকলে কল্পনা দিয়ে ঘর ভরানো যায়, কিন্তু সেই ভরাট ডেটা নয়, গল্প।

আর আজ হাতে যে রিপোর্ট, সেটি আমাকে ঠিক সেই পরীক্ষার সামনে দাঁড় করিয়েছে। একটি বিশ্লেষণী রিপোর্ট, যার বিষয়বস্তু শূন্য। প্রশ্নটা সরল: শূন্য তথ্য থেকে কি বিশ্লেষণ সম্ভব? উত্তর — না। আর সেই “না” বলাটাই আজকের মূল বিষয়। যে বিশ্লেষণ তার নিজের শূন্যতা স্বীকার করতে পারে, সেটিই সবচেয়ে সৎ বিশ্লেষণ।

প্রেক্ষাপটটা বোঝা দরকার। আধুনিক ক্রিকেট বিশ্লেষণ আসলে একটি পাইপলাইনের মতো কাজ করে। প্রথম ধাপে বল-বাই-বল ডেটা, স্ট্রোক-ম্যাপ, ফিল্ডিং প্লেসমেন্ট, ইনিংস ফেজ-স্প্লিট — এগুলো সংগ্রহ করা হয়। দ্বিতীয় ধাপে সেই কাঁচা তথ্যকে বিশ্লেষণী মাত্রায় ভাগ করা হয়: ফরম্যাট, খেলোয়াড়, দল, লিগ-বাণিজ্য, শাসন, ঝুঁকি, জন-আখ্যান, শিল্প-সংক্রমণ। Stage-1 হলো সেই ভাঙার কাজ — তথ্য-বিন্দু, মূল দৃষ্টিভঙ্গি, জড়িত সত্তা, সময়-সংবেদনশীলতা এবং উৎসের গুণমান আলাদা করা। Stage-2 হলো সেই ভাঙা টুকরোকে গভীরে বিশ্লেষণ করার কাজ।

কিন্তু এখানে যে Stage-1 ফলাফল এসেছে, সেটি কার্যত খালি। তথ্য-বিন্দু নেই, মূল দৃষ্টিভঙ্গি নেই, জড়িত সত্তা নেই, সময়-সংবেদনশীলতার মূল্যায়ন নেই, উৎসের গুণমানের রায় নেই। এমনকি নিবন্ধের শিরোনাম, সূত্র, ধরন — সবই “N/A” বা “Unclassified”। অর্থাৎ পাইপলাইনের প্রথম ধাপেই কিছু ঢোকেনি। অথচ দ্বিতীয় ধাপের বিশ্লেষণ চাওয়া হয়েছে।

ক্রিকেটে এই অবস্থার একটা সরল উপমা আছে। ধরুন, একটি টেস্ট ম্যাচের স্কোরকার্ড হাতে পেলেন, যেখানে শুধু দুই দলের নাম লেখা, কিন্তু কোনও রান, কোনও উইকেট, কোনও ওভার নেই। এখন সেই স্কোরকার্ড দেখে কেউ যদি লেখেন “বোলিং আক্রমণ দুর্বল ছিল” বা “টপ অর্ডার ব্যর্থ”, সেটি বিশ্লেষণ নয়, বানানো। আমার ১৮ বছরের ক্যারিয়ারে এই ফাঁদটাই সবচেয়ে বিপজ্জনক বলে মনে হয়েছে — কারণ ফাঁদটা ভালো গল্পের মতো দেখতে।

তাই এখানে আটটি মাত্রার প্রতিটিতে কী প্রমাণ দরকার, আর সেই প্রমাণ না থাকলে কী ঘটে — সেটা ধাপে ধাপে দেখা দরকার। কারণ খালি ঘরের ফরেনসিকও একধরনের ডেটা। শূন্যতা নিজেই একটি সংকেত — যদি আপনি সেটি পড়তে জানেন।

প্রথম মাত্রা, ফরম্যাট ও ম্যাচ বিশ্লেষণ। ক্রিকেটে ফরম্যাট না জানলে কোনও সিদ্ধান্তই টেকসই হয় না। টেস্টের ২.৮ রান প্রতি ওভার আর টি-টোয়েন্টির ৯ রান প্রতি ওভার — দুটোই “ভালো”, কিন্তু দুটোই সম্পূর্ণ ভিন্ন অর্থে। একই স্ট্রাইক রেট একজন ওপেনারের জন্য দুর্দান্ত, আর একজন ফিনিশারের জন্য হতাশাজনক। ফরম্যাট নির্দিষ্ট না হলে ইনিংস-ফেজ পারফরম্যান্স, ভেন্যু-ফ্যাক্টর, পিচের চরিত্র, শিশির, বৃষ্টির নিয়ম — কোনওটাই মূল্যায়ন করা যায় না। এখানে ইনপুটে কোনও ম্যাচ বা ফরম্যাটের উল্লেখই নেই। ফলে টেস্ট, ওয়ানডে, টি-টোয়েন্টি নাকি দ্য হান্ড্রেড — কোনওটাই চিহ্নিত করা অসম্ভব। ফলের পাশাপাশি প্রক্রিয়া যাচাইয়ের কোনও উপায় নেই, কারণ ফলের ডেটাই নেই।

দ্বিতীয় মাত্রা, খেলোয়াড়ের কারিগরি ও ডেটা। একজন ব্যাটারের গড়, স্ট্রাইক রেট, সিচুয়েশনাল স্প্লিট, সাম্প্রতিক ট্রেন্ড — এগুলো লিগ বা যুগের বেঞ্চমার্কের বিপরীতে রাখলেই অর্থ তৈরি হয়। ২০০৫ সালের ৭০ স্ট্রাইক রেট আর ২০২৬ সালের ৭০ স্ট্রাইক রেট এক নয়। বয়স-বক্ররেখা, ইনজুরি ইতিহাস, বোলিং ইকোনমি — সবই প্রয়োজন। এখানে কোনও খেলোয়াড়ই নেই, তাই কোনও মেট্রিক নেই, কোনও বেঞ্চমার্ক নেই, কোনও সিদ্ধান্তও নেই।

তৃতীয় মাত্রা, দলীয় পরিস্থিতি ও র‍্যাঙ্কিং। আইসিসি র‍্যাঙ্কিং, ঘরের মাঠ ও বাইরের মাঠের প্রোফাইল, ব্যাটিং গভীরতা, বোলিং কম্বিনেশন, বেঞ্চ শক্তি, বয়স-কাঠামো — একটি দলের গল্প এখানেই লেখা থাকে। কোনও দল চিহ্নিত না হলে এই গল্পের একটি শব্দও লেখা যায় না। কোনো প্রতিদ্বন্দ্বিতা, স্টাইল-কাউন্টার বা প্রজন্মান্তরের রূপান্তর বিশ্লেষণও অসম্ভব।

চতুর্থ মাত্রা, লিগ ও বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেম। সম্প্রচার স্বত্বের মূল্য, ফ্র্যাঞ্চাইজি মূল্যায়ন, খেলোয়াড় বেতন, নিলাম-মূল্য — আইপিএল, বিপিএল, বিগ ব্যাশ, দ্য হান্ড্রেড, পিএসএল, এসএ২০, আইএলটি২০ — প্রতিটি লিগের আলাদা অর্থনীতি। কিন্তু ইনপুটে কোনও লিগই নেই। কোনও সম্প্রচার চুক্তি, কোনও ফ্র্যাঞ্চাইজি মূল্য, কোনও নিলাম-মূল্য নেই। ফলে প্রিমিয়াম মূল্যায়ন বা প্রতিভা-স্থানান্তরের হিসাব করা অসম্ভব।

পঞ্চম মাত্রা, নিয়ম ও শাসন। আইসিসি, বিপিএল, ইসিবি, সিএ, লিগ — কে ক্ষমতা ধরে আছে, রাজস্ব কীভাবে ভাগ হয়, খেলার নিয়মে কোনও বিতর্ক আছে কি, দুর্নীতি-বিরোধী অবস্থান কী, নির্বাচনে যোগ্যতা-বিতর্ক আছে কি — এসবের প্রমাণ দরকার। এখানে কোনও শাসন সংস্থার উল্লেখই নেই, কোনও রাজনৈতিক বা ভূরাজনৈতিক মাত্রাও দৃশ্যমান নয়। ফলে সবচেয়ে খারাপ, মধ্যম বা সবচেয়ে ভালো পরিস্থিতি — কোনওটাই আঁকা যায় না।

ষষ্ঠ মাত্রা, ঝুঁকি বিশ্লেষণ। চোট, সূচির চাপ, কন্ডিশন-অভিযোজন — ক্রীড়া-ঝুঁকি। ব্যক্তিগত ক্ষতি, বাণিজ্যিক-আর্থিক চাপ — সাংগঠনিক ঝুঁকি। দুর্নীতি, বাজি — নিয়ম-ঝুঁকি। জনমত, চরম আবহাওয়া, ভূরাজনীতি — সিস্টেমিক ঝুঁকি। কোনও তথ্য না থাকলে সামগ্রিক ঝুঁকি-রেটিং গণনা করা যায় না।

সপ্তম মাত্রা, জন-আখ্যান ও প্রত্যাশা। বাজারের প্রত্যাশা আর বাস্তব মূল্যায়নের ফাঁক এখানেই ধরা পড়ে। কিন্তু কোনও আখ্যান নেই, তাই ফাঁকও নেই। কোনও উত্তেজনা বা আতঙ্কের সংকেত নেই, কারণ তাপমাত্রা মাপার মতো কিছুই নেই।

অষ্টম মাত্রা, শিল্প-সংক্রমণ। সম্প্রচার থেকে দক্ষিণ এশিয়ার মূল বাজার, প্রতিভা সরবরাহ থেকে পুঁজির নেটওয়ার্ক — প্রতিটি অংশে প্রভাবের দিক, মাত্রা ও সময়-দিগন্ত দেখানো দরকার। কিন্তু উৎস, মধ্যবর্তী বা নিম্নধারার কোনও বিষয় চিহ্নিত না হলে মানচিত্র আঁকা যায় না।

এই আটটি মাত্রা মিলিয়ে যা দাঁড়ায় তা হলো একটি শৃঙ্খলা। ডেটার অভাব মানে বিশ্লেষণের অভাব নয় — বরং বিশ্লেষণ করা থেকে বিরত থাকার বাধ্যবাধকতা। এই রিপোর্টটি তার প্রমাণ। একটি ফাঁকা ঘর পূরণের জন্য সাধারণ ক্রিকেট ভাষ্য ঢেলে দেওয়া সহজ ছিল। কিন্তু সেটি হতো জাল বিশ্লেষণ। আর জাল বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় ক্ষতি বাজি ও ফ্যান্টাসি বাজারে — যেখানে একটি ভুয়া র‍্যাঙ্কিং বা ভুয়া ট্রেন্ড সরাসরি মানুষের সিদ্ধান্ত বদলে দেয়।

এখন বিপরীতমুখী কোণটি। স্বাভাবিক প্রত্যাশা হলো — একজন বিশ্লেষক সবসময় কিছু বলবেন। কিন্তু এখানে যে সত্যটি সামনে আসে, সেটি অনেকের কাছে অস্বস্তিকর: সবচেয়ে মূল্যবান বিশ্লেষণ কখনও কখনও বিশ্লেষণ করতে অস্বীকার করা। ২০১৭ সালে আমি এই শিক্ষাটাই পেয়েছিলাম। xG মডেল বলছিল ম্যাকলারেনের ১৯ গোল ছিল কাঙ্ক্ষিত মাত্রার চেয়ে বেশি — অর্থাৎ কিছুটা ভাগ্যের। কোচিং স্টাফ বলতে চাইলেন এটি একটি বড় গল্প। আমি বললাম, একটি মেট্রিক কোনও সিদ্ধান্তকে দাঁড় করাতে পারে না। দুটি মৌসুমের নজির দরকার। সেই ধৈর্যই আমাকে শিখিয়েছিল — কলামের গল্প আর মাঠের গল্প আলাদা। আমি কলামেই ম্যাচ খুঁজে পেয়েছিলাম, স্ক্রিনে দেখার অনেক আগে।

একইভাবে ২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপে আমি অপ্টার জুনিয়র ডেটা লগার হিসেবে কাজ করছিলাম। অস্ট্রেলিয়া বনাম ফ্রান্স ম্যাচে অ্যারন ময়ূর দৌড়ানো দূরত্ব ছিল ১২.৩ কিলোমিটার — মাঠে সবচেয়ে বেশি। আমার প্রথম পড়া ছিল — ময়ূই ম্যাচ নিয়ন্ত্রণ করেছেন। কিন্তু আমার PPDA গণনা দেখাল অস্ট্রেলিয়া ১৪.২-তে, আর ফ্রান্স ২.১ xG তৈরি করেছে। তখন আমি ম্যাচটি আবার ধাপে ধাপে দেখলাম, ফরাসিদের প্রতিটি ফাইনাল-থার্ড এন্ট্রি লিখলাম। বুঝলাম, শুধু দূরত্ব বিভ্রান্তিকর। ময়ূর দূরত্ব কোনও পরিসংখ্যান ছিল না; সেটি ছিল খেলার একটি মানচিত্র — আর মানচিত্র পড়তে না জানলে আপনি উল্টো পথে হাঁটেন।

এই অভিজ্ঞতাই আমাকে শিখিয়েছে — প্রতিটি লেখার শুরুতে একটি “ডেটা সীমাবদ্ধতা” নোট রাখা। ধীর, কিন্তু কোচদের কাছে বিশ্বাসযোগ্য। ২০২০ সালে দর্শকশূন্য স্টেডিয়ামে ব্রিসবেন রোরের হয়ে আমি ১২০ ম্যাচে হোম-অ্যাডভান্টেজ মডেল করলাম। ব্রিসবেনের হোম xG পার্থক্য +০.৩১ থেকে +০.০৮-এ নামল। কোচ ওয়ারেন মুন আমার রিপোর্ট ব্যবহার করলেন। কিন্তু আমি সতর্ক করলাম — নমুনা খুব ছোট, দৃঢ় সিদ্ধান্ত টানা যাবে না। ১০ ম্যাচের কম নমুনায় কোনও দাবি প্রকাশ করতে আমি এখনও অস্বীকার করি। শূন্য স্টেডিয়াম আমাকে শিখিয়েছিল, পরিবেশ নিজের একটি ডেটা-ছায়া রেখে যায়।

এই রিপোর্টটিও ঠিক সেই ছায়ার মতো। ফাঁকা ঘরগুলো নিজেরাই একটি গল্প বলে: উৎসের অভাব। একটি বিশ্লেষণী ব্যবস্থা যখন নিজের সীমা স্বীকার করে, তখন সেটি দুর্বলতা নয়, সেটিই নির্ভরযোগ্যতার প্রমাণ। জাল বিশ্লেষণ যেখানে ফাঁকা ঘর গল্প দিয়ে ভরে দেয়, সেখানে সৎ বিশ্লেষণ বলে — তথ্য আনুন, তারপর কথা বলি। এই পার্থক্যটাই আজ ক্রিকেট মিডিয়ার সবচেয়ে বড় সংকট। হট-টেকের বাজারে সবাই দ্রুত উত্তর চায়, ধীর প্রক্রিয়াকে দুর্বলতা ভাবে।

তবে এখানে সাবধানতার একটি দিকও আছে। “তথ্য নেই” বলা মানে সবসময় চুপ থাকা নয়। সঠিক পন্থা হলো — উৎস পুনরায় চাওয়া। Stage-1-এর ফলাফল আবার তৈরি করা, মূল নিবন্ধের পাঠ্য জোগাড় করা, অন্তত তথ্য-বিন্দু, জড়িত সত্তা, সময়-সংবেদনশীলতা আর উৎসের গুণমান হাতে পেলে আটটি মাত্রার গভীর বিশ্লেষণ সম্ভব। অর্থাৎ সমস্যাটি বিশ্লেষণের নয়, ইনপুটের।

এখানেই একটি বড় সতর্কবার্তা লুকিয়ে আছে। যদি কেউ এই ফাঁকা রিপোর্টে সাধারণ ক্রিকেট ভাষ্য জোর করে ঢুকিয়ে দেয়, তাহলে ফলাফল হবে বানানো বিশ্লেষণ। আর বানানো বিশ্লেষণ আসল বিশ্লেষণের চেয়ে অনেক বেশি আত্মবিশ্বাসী শোনায় — এটাই বিপদ। একটি ফাঁকা টেবিল ভরা সহজ, কিন্তু ভরা টেবিল ভাঙা কঠিন।

তাহলে পরবর্তী সংকেত কী? স্পষ্ট একটি — Stage-1-এর পুনরায় সরবরাহ। যেদিন জনপূর্ণ Stage-1 ফলাফল আসবে, সেদিন আট মাত্রার সম্পূর্ণ Stage-2 বিশ্লেষণ চালানো যাবে। তার আগে যা করা যায়, তা হলো প্রক্রিয়া পরিষ্কার রাখা। ক্রিকেটে যেমন বোলার একটি খারাপ বল না করে বল না করার শৃঙ্খলা রাখেন, তেমনি বিশ্লেষকেরও একটি শৃঙ্খলা আছে — তথ্য ছাড়া সিদ্ধান্ত না দেওয়া।

১৮ বছর ধরে আমি শিখেছি, স্কোরকার্ড শুধু সংখ্যা নয়, একটি ফরেনসিক নথি। আর একটি ফাঁকা স্কোরকার্ডও একটি নথি — যেটি বলে, এই ম্যাচ এখনও লেখা হয়নি। আগামী দিনে ক্রিকেট বিশ্লেষণের প্রকৃত সীমান্ত হবে ডেটার উৎস ও তার প্রমাণ — কে ডেটা দিল, কতটা যাচাই হলো, কতটা অনুমান। যে মডেল যত বেশি যাচাই টিকিয়ে বাঁচে, তত বেশি বিশ্বাসযোগ্য। আমি কোনও মডেলকে বিশ্বাস করি শুধু তখনই, যখন সেটি একটি ঠান্ডা ব্রিসবেন রাত পার করে টিকে যায়। এই ফাঁকা রিপোর্টটি এখনও সেই পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়নি — কারণ পরীক্ষার প্রশ্নপত্রই আসেনি।