বাংলাদেশের ঘরোয়া ক্রিকেটের অদেখা খাতা: দাম, ডেটা আর জবাবদিহির হিসাব

বাংলাদেশের ঘরোয়া ক্রিকেটের অদেখা খাতা: দাম, ডেটা আর জবাবদিহির হিসাব ২০১৬-১৭ বিপিএলের একটি ম্যাচ দেখতে রাজশাহীর স্টেডিয়ামে গিয়েছিলাম। শীতের সন্ধ্যা, দর্শক সারি ভরা, কিন্তু আমার চোখ স্কোরবোর্ডে ছিল না; চোখ ছিল ব্যাটারের পায়ের দিকে। ১৭তম ওভারে ব্যাটার পর পর তিনটি চার মেরেছিলেন। স্কোরকার্ডে ওই ওভারে লেখা থাকবে ১২ রান। আমার নোটবুকে লেখা ছিল অন্য হিসাব: প্রথম চারটি সুইপের কিনারা, দ্বিতীয়টি ডিপ-মিডউইকেটে ড্রপ, তৃতীয়টি ব্যাটের কানা ছোঁয়া বলে ফাইন-লেগের ওপারে। রান এক, মূল্য ভিন্ন। স্কোরকার্ড জানে না বলটা কোন পিচে পড়েছে, ফিল্ডার কোথায় দাঁড়িয়ে ছিল, আর ওই শটটা আসল নিয়ন্ত্রণে ছিল কি না। তখনই আমি বুঝি, বাংলাদেশের ঘরোয়া ক্রিকেটের আসল হিসাব কোথাও খোলা খাতায় লেখা নেই। আমি ব্যক্তিগত খাতা খুলেছিলাম, কারণ লুকানো সংখ্যাটাও একটা দাবি। বাংলাদেশের ঘরোয়া ক্রিকেট মানে বিপিএল, জাতীয় ক্রিকেট লিগ, ঢাকা প্রিমিয়ার লিগ, মহিলা লিগ আর বয়সভিত্তিক টুর্নামেন্ট। প্রতি মৌসুমে ছয়শোর বেশি ম্যাচ হয়। প্রশ্ন হলো, কয়টি ম্যাচের বল-বাই-বল ডেটা জনসমক্ষে আসে? উত্তর প্রায় শূন্য। অফিসিয়াল স্কোরকার্ডে রান, উইকেট, বল, চার-ছক্কা থাকে; কিন্তু বোলার-বাই-বোলার বিশ্লেষণ, প্রতি বলের অবস্থান, ফিল্ড প্লেসমেন্ট, ডট-বলের চাপ বা শটের কোয়ালিটি—এসব তথ্য সেখানে নেই। বিপিএলের ইভেন্ট ডেটা ফ্র্যাঞ্চাইজির সার্ভারে, সম্প্রচার প্রোডাকশনের হার্ডডিস্কে, কখনো কখনো কোনো স্কাউটের নোটবুকে থাকে। প্রকাশ্য রেজিস্ট্রিতে যায় না। নির্বাচকদের হাতে পৌঁছায় অফিসিয়াল স্কোরকার্ড আর কিছু পর্যবেক্ষকের মৌখিক রিপোর্ট। ২০১১ সালে আমি বিডিক্রিকটিম নামে একটি ক্রিকেট পেজ চালানো শুরু করি। তখন থেকে আমি ম্যাচের সংখ্যা, স্কোর, উইকেট পড়ে রাখতাম; কারণ সংবাদ লিখতে গেলে নম্বর দরকার। ২০১৭ সালের মার্চে আমি সতেরো বছরের ব্যক্তিগত স্প্রেডশিট প্রকাশ করি—২০১৬-১৭ মৌসুমের ১৩২টি ম্যাচ, হাতে কোড করা ৮ হাজার ৪১২টি শট ইভেন্ট। প্রতিটি শটে আমি শটের ধরন, বলের অবস্থান, ব্যাটারের বডি পজিশন আর নিকটতম ফিল্ডারের দূরত্ব লিখে রেখেছিলাম। ঢাকার একটি ক্রিকেট পেজ আমার এক্সপেক্টেড রানের টেবিল তুলে দেয়; নয় দিনে ৪১ হাজার মানুষ পড়ে। তিনটি ফ্র্যাঞ্চাইজি পরে কাঁচা ফাইল চেয়েছিল। এই অভিজ্ঞতা থেকে আমি একটা সিদ্ধান্তে পৌঁছাই: চাহিদা আছে, যোগান নেই। ম্যাচ দেখার আমার চার দশকের বেশি অভিজ্ঞতাও একই কথা বলে—ঘরোয়া ক্রিকেটের সংখ্যাগুলো সত্যি বলতে শুরু করে তখনই, যখন কেউ সেগুলোকে ধৈর্য ধরে লিখতে শুরু করে। ২০০০ সালে বাংলাদেশ যখন টেস্ট মর্যাদা পেল, খালেদ মাসুদ আর হাবিবুল বাশারের মতো খেলোয়াড়দের ক্যারিয়ার আমি ধাপে ধাপে দেখেছি। তখন মাঠের খবর পেতাম পত্রিকা আর আকাশবাণী থেকে; কোনো বল-বাই-বল ফাইল ছিল না। আজ পঁচিশ বছর পরে পরিস্থিতি আংশিক বদলেছে—স্কোরকার্ড ডিজিটাল, ভিডিও আছে—কিন্তু মূল সমস্যা থেকে গেছে: ম্যাচের কাঁচা ইভেন্ট ফাইল সাধারণ মানুষের জন্য খোলা নয়। ২০১৯ সালের ঢাকা প্রিমিয়ার লিগের ফাইনালটি টেলিভিশনে দেখানো হয়েছিল; কিন্তু সেই ম্যাচের বল-বাই-বল ফাইল আমি আজও খুঁজে পাইনি। সম্প্রচার আছে, ফাইল নেই। এই ফাঁকটাই বাংলাদেশের ক্রিকেট ডেটার প্রতীক: ছবি থাকে, হিসাব থাকে না। প্রথমে পরিভাষা ঠিক করি। স্কোরকার্ড হলো ঘটনার তালিকা; ডেটা হলো ঘটনার মধ্যেকার সম্পর্ক। ক্রিকেটে প্রতি বলের প্রকৃত মূল্য বোঝাতে আমি এক্সপেক্টেড রান ব্যবহার করি, যাকে সংক্ষেপে বলা যায় এক্সআর। এক্সআর হলো সেই রান-মূল্য, যা একটি নির্দিষ্ট বল থেকে প্রত্যাশিত—যদি বলের অবস্থান, বোলারের গতি, ফিল্ডের বিন্যাস, উইকেটের ধরন আর ম্যাচ পরিস্থিতি হিসাবে ধরি। ফুটবলে এক্সজি যেমন আলোচিত, ক্রিকেটের এক্সআর ততটা নয়, কারণ প্রতি বলের ইভেন্ট ফাইল দরকার। বাংলাদেশে সেগুলো নেই। তাই নির্বাচকরা রান-গড়, ইকোনমি রেট, স্ট্রাইক রেট দেখে সিদ্ধান্ত নেন। এই তিনটি সংখ্যা বোঝা সহজ, কিন্তু এরা সহজেই ভুল বোঝায়। আমার খাতায় এক্সআর হিসাবের ভিত্তি ছিল সাতটি চলক: বলের লেন্থ, লাইন, বোলারের গতি, ব্যাটারের পজিশন, ফিল্ডারের অবস্থান, উইকেটের বয়স আর ম্যাচের ওভার। এই সাত চলকের ওজন আমি নিজে বসিয়েছিলাম; কারণ কাঁচা ফাইল ছিল না। এই স্বীকারোক্তিটা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ স্বীকার না করলে সংখ্যাগুলো জাদুর মতো দেখায়। মনে করুন, একজন ব্যাটার ২৮ বলে ৪৫ রান করলেন। টি-টোয়েন্টির হিসেবে ইনিংসটি চোখ ধাঁধানো। কিন্তু আমার কোড করা ফাইলে দেখা গেল, ওই ৪৫ রানের মধ্যে ৯টি ছিল মিস-টাইম শট, ৬টি ফিল্ডারের হাতে ড্রপ, ৪টি কিনারা দিয়ে বাউন্ডারিতে। এক্সআর যদি বলে ওই ইনিংসের প্রকৃত মূল্য ৩১.২, তাহলে পরের ম্যাচে তাঁকে ৪৫ রানের ভিত্তিতে দলে রাখা হবে, যদিও দক্ষতা ছিল অন্য মাপের। উল্টো দিকে একজন বোলারের চার ওভারে ২৯ রান দেখে তাঁকে বাদ দিলেও, তাঁর ডট-বলের হার ৪৮ শতাংশ এবং তিনি ১৪ বার ব্যাটারকে মিস-টাইম করতে বাধ্য করেছেন—এই তথ্য স্কোরকার্ডে থাকে না। পারফরম্যান্স মূল্যায়নের এই ফাঁকটাই বাংলাদেশের ঘরোয়া ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় অদৃশ্য ব্যর্থতা। আমার ১৩২ ম্যাচের খাতায় একটি পুনরাবৃত্ত সংকেত পেয়েছি: পাওয়ারপ্লেতে যেসব দল প্রতিপক্ষকে ১০ শতাংশ বেশি ডট বল করত, তাদের জয়ের সম্ভাবনা ৫৪ থেকে ৬১ শতাংশে উঠে যায়। এই সম্পর্ক স্কোরকার্ডে ধরা পড়ে না। বড় স্কোর করা দল পরের ম্যাচে ভাঙে, যখন তাদের ডট-বলের চাপ ছিল না। ২০১৭ সালের খাতায় একাধিক ম্যাচ দেখেছি, দল ১৭৫ রান তুলেছে, কিন্তু মিডল-ওভারে স্পিনারদের ডট-বলের হার ৩৮ শতাংশের কম ছিল; পরের ম্যাচে তারা ১১০ রানে অলআউট। সংখ্যাগুলো স্কোরকার্ডের বাইরে। এই জায়গায় আমি একটি পদ্ধতিগত দাবি করি: আমার মডেল ভবিষ্যদ্বাণী নয়; এটা সম্ভাবনার খাতা, মার্জিনসহ। ২০১৮ বিশ্বকাপের আগে আমি এক হাজার মন্টে কার্লো সিমুলেশন চালাই। মডেল ব্রাজিলকে প্রথম, ফ্রান্সকে তৃতীয় দেখায়; জার্মানির টাইটেল ধরে রাখার সম্ভাবনা ৪.১ শতাংশ, কারণ ২০১৭-১৮ মৌসুমে জার্মানির প্রতি শটে প্রত্যাশিত গোল ০.১১ থেকে নেমে ০.০৭-এ এসেছিল। পরে জার্মানি গ্রুপ পর্ব থেকেই বিদায় নেয়, মাত্র দুই গোল করে। আমার প্রি-টুর্নামেন্ট থ্রেড ছয় হাজার বার স্ক্রিনশট হয়। তখন আমি ১১টি দলের তালিকা প্রকাশ করি, যাদের মডেল ভুল বুঝেছিল। এই মিস ফাইল প্রকাশ না করলে মডেলটা আত্মবিশ্বাসের খেলা হতো, জ্ঞানের খেলা হতো না। ক্রিকেটে এই শৃঙ্খলা নেই। প্রি-সিরিজ ভবিষ্যদ্বাণী লেখা হয়, কিন্তু সেই ভবিষ্যদ্বাণীর মার্জিন কেউ যাচায় না। ঘরোয়া ক্রিকেটে তো কথাই নেই। মৌসুম শেষে প্রতিটি দলের জন্য এক-দুজন পর্যবেক্ষক নম্বর রাখেন, কিন্তু সেই নম্বরকে দাপ্তরিক অডিট বলা হয় না। এ কারণেই লুকানো সংখ্যাগুলো শুধু দাবি হয়ে থাকে, প্রমাণ হয় না। আরেকটি বিষয়: মৃত ম্যাচ বা ডেড রাবার। অনেকে মনে করেন, যে ম্যাচের আর ফল না থাকলো, সেটি ফেলে দেওয়া যায়। আমার খাতায় দেখা যায়, ডেড রাবারগুলোই সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য নমুনা দেয়, কারণ দুই দলই কৌশল পরীক্ষা করে, স্কোরকার্ডের ভয় থাকে না। ২০১৭ সালে বিপিএলের ডেড রাবারগুলোতে ডট-বলের সম্পর্ক আরও পরিষ্কার দেখা গিয়েছিল। সমস্যা হলো, এসব ম্যাচের ডেটা সবচেয়ে কম সংরক্ষণ করা হয়। সংরক্ষণ না করলে সেই নির্মল নমুনাও হারিয়ে যায়। খেলোয়াড়ের বাজারেও একই ব্যাধি। বিপিএলের নিলামে দর উঠে, কিন্তু প্রকৃত চুক্তির কাঠামো অনেক সময় গোপন থাকে। ফ্র্যাঞ্চাইজি আর এজেন্টের মধ্যে যে নম্বর ভাসে, সেটি প্রায়ই প্রচারণা। আমার নিয়ম হলো: ট্রান্সফার গুজব একটা চলক; স্বাক্ষরিত চুক্তিটা একটি নির্দিষ্ট বিন্দু। মাঠের ডেটার মতো চুক্তির ডেটাও প্রকাশ না হলে বাজারমূল্যের অডিট সম্ভব নয়। ২০১৭ সালের খাতায় নিলামের দামি পাঁচজনের মধ্যে তিনজন মৌসুম শেষ করেছে দলের গড় এক্সআর-এর চেয়ে কম। এটা প্রমাণ করে না যে ওই খেলোয়াড়রা খারাপ; এটা প্রমাণ করে যে দাম আর পারফরম্যান্সের সম্পর্ক দুর্বল। দাম তৈরি হয় এজেন্টের গল্প, মিডিয়ার প্রচার, ফ্র্যাঞ্চাইজির জরুরি প্রয়োজন আর নিলামের মুহূর্তের আবেগে। ডেটা তখন থাকে অনেক দূরে। কিছু ফ্র্যাঞ্চাইজি আছে যারা নিজেদের ভেতরে ভালো স্কাউটিং ডেটা রাখে; কিন্তু সেই ডেটা জনস্বার্থের নয়, বরং দর কমানোর হাতিয়ার। এজেন্টদের তৈরি গোলমাল পুরো বাজারকে বিকৃত করে। আমি এই কথা সরাসরি বলার চেয়ে খাতার হিসাব দেখাতে পছন্দ করি: দামি খেলোয়াড়দের প্রকৃত রিটার্ন কম, আর সেই ক্ষতির বোঝা শেষে সমর্থকদের ঘাড়ে পড়ে। তরুণ খেলোয়াড়ের দাম নিয়েও মডেলগুলোর একটি পরিচিত পক্ষপাত আছে। সম্ভাবনা হিসাব করতে গিয়ে মডেল ছোট নমুনার ওপর নির্ভর করে; এক মৌসুমের ২২ ইনিংসকে প্রতিভার প্রমাণ বলা হয়। কিন্তু ড্রেসিংরুমের রসায়ন, অভিজ্ঞ খেলোয়াড়ের উপস্থিতি, যোগাযোগের ধরন—এই অদৃশ্য চলকগুলো মডেলের ভেতরে ঢোকে না। ২০১৯-২০ ঢাকা প্রিমিয়ার লিগে একটি দল চ্যাম্পিয়ন হয়েছিল, যদিও তাদের সেরা পাঁচ ব্যাটারের এক্সআর ছিল লিগের গড়ের নিচে। কারণ তাদের স্পিনাররা মিডল-ওভারে ৮০টি ডট বল করেছিল এবং অধিনায়ক ফিল্ডিং বদলাতে দেরি করতেন না। যে মডেল তরুণের সম্ভাবনাকে বেশি দাম দেয়, সে এই দলের মতো অদৃশ্য ভারসাম্যকে ধরে না। এখন সমাধান হিসেবে অনেকে ব্লকচেইনের কথা তোলেন। আমি সতর্ক। ব্লকচেইন হলো অপরিবর্তনীয় খাতা; কিন্তু খাতায় ভুল লেখা হলে সেটি অপরিবর্তনীয় ভুল হয়ে দাঁড়ায়। ধরুন, একজন স্কোরার একটা এজকে ভুল করে চার লিখলেন। ব্লকচেইনে সেই চারটিই চিরস্থায়ী হয়ে থাকবে। স্বচ্ছতা কেবল টুলের প্রশ্ন নয়; ইনপুট, পদ্ধতি আর অডিটের প্রশ্ন। আমার কাছে ব্লকচেইনের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো টাইমস্ট্যাম্প করা কাঁচা ফাইল আর প্রতিটি সংশোধনের ইতিহাস। সেটি থাকলে ভুল ইনপুট ধরার সুযোগ তৈরি হয়; না থাকলে অপরিবর্তনীয়তা কেবল ভুলটাকে শক্তিশালী করে। দর্শকশূন্য স্টেডিয়ামের নমুনা নিয়েও সাবধান থাকতে হবে। ২০২০ সালের ১৬ মে বুন্দেসলিগা যখন মহামারির মধ্যে ফিরে আসে, আমি ৮৩টি ম্যাচ লগ করি। ঘরের মাঠের জয়ের হার ৪৩.৩ শতাংশ থেকে নেমে ৩৩.৮ শতাংশ; হোম গোল প্রতি ম্যাচে ১.৭৪ থেকে ১.৪৮। বাংলাদেশের ২০২০-২১ লিগেও একই পদ্ধতিতে দেখলাম, প্রভাব দুর্বল। শূন্য স্টেডিয়াম আমাদের সবচেয়ে নির্মল নমুনা দিয়েছিল, যেটা আমরা কখনও চাইনি। কিন্তু এই নির্মলতারও পক্ষপাত আছে: দর্শকের চাপ বাদ যাওয়ায় হোম-অ্যাডভান্টেজ কমেছে, ভ্রমণের ধাঁচ বদলেছে, মানসিক চাপের একটি স্তর গায়েব। তাই ফাঁকা মাঠের ফলাফলকে স্থায়ী সত্য বানানো ভুল। যেকোনো গবেষণায় আমার নিয়ম হলো, নমুনার সীমা আগে লেখা, তারপর সংখ্যা। এখানে সম্পর্ক আর কারণ—এ দুটো গুলিয়ে ফেলা সহজ। ডট বল বেশি মানে জয়ের সম্ভাবনা বেশি, কিন্তু ডট বল তৈরি হয় বোলিং ভালো হলে; বোলিং ভালো হয়, যখন অধিনায়ক সঠিক জায়গায় ফিল্ড বসান; ফিল্ডিং ভালো হয়, যখন দলের ভেতরে আস্থা থাকে। এই শৃঙ্খলের একটাই সংখ্যা তুলে বললে ডট বল জয় আনে—এটা সহজ গল্প, কিন্তু অসম্পূর্ণ। আমি মডেলকে এমনভাবে রক্ষা করি যেভাবে খাতা রক্ষা করি—লাইন ধরে, সোর্স ধরে। প্রতিটি দাবির পাশে সেই দাবির নমুনা, পরিমাপের ত্রুটি আর বিপরীত ব্যাখ্যা লেখা দরকার। এটাই আমার ২০১৭ সালের খাতা, ২০১৮ সালের মিস ফাইল আর ২০২০ সালের শূন্য-স্টেডিয়াম গবেষণার মধ্যকার সাধারণ নিয়ম। পরবর্তী ঘরোয়া মৌসুমে আমি একটাই মাপকাঠি প্রস্তাব করব: প্রতিটি ম্যাচের বল-বাই-বল ফাইল ম্যাচ শেষ হওয়ার ২৪ ঘণ্টার মধ্যে প্রকাশ করতে হবে; প্রতিটি খেলোয়াড়ের চুক্তির মূল কাঠামো টাইমস্ট্যাম্পসহ একটি প্রকাশ্য রেজিস্ট্রিতে রাখতে হবে। তখন নিলামের দর নয়, মাঠের সত্যিটা আলোচনার কেন্দ্রে থাকবে। ডেটা যদি জবাবদিহির খাতা হয়, তাহলে প্রশ্ন উঠবেই—বাংলাদেশের ক্রিকেট কোন খাতায় হিসাব রাখে?