খালি গ্যালারি থেকে স্পিন-কোড পর্যন্ত: বাংলাদেশের ঘরোয়া টেস্টে হোম-অ্যাডভান্টেজ কোএফিশিয়েন্টের নতুন লেজার

আমার লেজারের ৪৭ নম্বর ঘরোয়া টেস্ট এন্ট্রি। চতুর্থ দিনের শেষ সেশন, মিরপুরের উইকেট নিজের চরিত্র বদলে ফেলেছে — সকালে যা ছিল আঁটসাঁট সিম-সিম, বিকেলে সেটিই হয়ে গেছে ধীর, খিটখিটে, স্পিনারের জন্য প্রশ্ন-করের জায়গা। গ্যালারি প্রায় ভরা, টানা তিন দিন ১৫ হাজারের কাছাকাছি দর্শক। অথচ হিসাব মেলাতে গিয়ে দেখলাম, আমার কোএফিশিয়েন্ট শিটে বাংলাদেশের হোম-অ্যাডভান্টেজ ১.০০-এর নিচে — ঠিক ০.৯৪। ঘরের মাঠে দাঁড়িয়েও পয়েন্ট-প্রতি-ম্যাচে দল ব্যাকফুটে। একটি সংখ্যা একা দাঁড়ায় না; তাই এন্ট্রির পাশে লাল কালিতে লিখে রাখলাম: crowd present, pitch aged, advantage negative — replication pending।

হোম-অ্যাডভান্টেজ আমি কখনোই আবেগের চলক হিসেবে গণ্য করি না। ২০১৭ সালে রাজশাহী ডিভিশনাল ফুটবল লিগের ম্যাচগুলো হাতে-কলমে লগ করা শুরু করার সময়ই এটা পরিষ্কার হয়ে গিয়েছিল — দর্শকের উপস্থিতি, ভেন্যু, ভ্রমণ, ঘাসের বয়স, বাতাসের আর্দ্রতা — প্রতিটি জিনিস মাপা যায়, আর যা মাপা যায় তা মডেলের ইনপুট, মুড বোর্ডের সাজসজ্জা নয়। ২০১৮ সালে সেই একই পদ্ধতি বিশ্বকাপের ৬৪ ম্যাচে চালিয়েছিলাম; ফ্রান্সের ফাইনালে xG ২.১ বনাম ক্রোয়েশিয়ার ১.৪, ফ্রান্সের PPDA ১২.৩ — সংখ্যাগুলো নিজেদের গল্প নিজেরাই বলে দিয়েছিল। সেই সময়ে আমি লিখেছিলাম: আমি ২০১৭ সালে xG লেজার খুলেছিলাম, ২০১৮ বিশ্বকাপ নিজের অডিট নিজেই লিখে দিয়েছিল। ক্রিকেটে এসে আমি একই নীতি বাংলা ভাষার মাঠে বসিয়েছি, তবে ইউনিট বদলেছে। ফুটবলের xG এখানে অচল; ক্রিকেটের নিজস্ব পরিমাপ আছে — run expectancy (প্রত্যাশিত রান), phase-adjusted strike rate, স্পিন-লোড সূচক, বোলিং ম্যাচআপ ম্যাট্রিক্স, আর উইকেট-বয়স বক্ররেখা। হোম-অ্যাডভান্টেজ এখানে দুভাবে মাপি: এক, হোম ও অ্যাওয়ে পয়েন্ট-প্রতি-ম্যাচের ব্যবধান; দুই, সেশন-ভিত্তিক রান-এক্সপেক্টেন্সি স্লিপ।

এই লেখার সব সংখ্যা আমার নিজের লগ করা উইন্ডো থেকে — ২০১৫ থেকে ২০২৪ পর্যন্ত বাংলাদেশের ঘরোয়া ৩৪টি টেস্ট, যার মধ্যে ২৮টির বল-বাই-বল এন্ট্রি আমার শিটে আছে। বিশ্বাসযোগ্যতার স্তর আমি তিন ভাগে ভাগ করি: exploratory (নমুনা ছোট, দাবি নরম), gated (নমুনা ও কন্ট্রোল যথেষ্ট), audited (বাইরের কেউ পুনরুৎপাদন করেছে)। আজকের প্রায় সব দাবিই exploratory বা gated স্তরের। এটা লুকিয়ে রাখার কিছু নেই; বরং এই স্তর-বিভাজনই পদ্ধতিগত সততা। কানাডায় জন্ম, রাজশাহীতে বসে কাজ — দুই জায়গার মডেল এক নয়, আর বাংলাদেশের কন্ডিশনকে গ্লোবাল টেমপ্লেটের কপি হিসেবে দেখলে হিসাব কখনো মেলে না।

প্রথম যে জিনিসটা চোখে পড়ে: ঘরোয়া টেস্টে বাংলাদেশের উইকেটের ৬২ শতাংশ স্পিনারদের নামে, প্রতিপক্ষের বেলায় সংখ্যাটা ৫৮ শতাংশ। অর্থাৎ উইকেট যে সুবিধা দেয়, সেটি দুই দলকেই একই অস্ত্র ধরিয়ে দেয়। হোম-অ্যাডভান্টেজের প্রথম শর্ত কেবল স্পিন-বান্ধব পিচ নয়; শর্ত হলো সেই পিচে নিজের দল প্রতিপক্ষের চেয়ে ভালো স্পিন-কোড পড়তে পারা। আমার মিডল-ওভার ফেজে (৯০-১২০ বল) স্পিনের বিপক্ষে স্বাগতিক টপ-অর্ডারের phase-adjusted strike rate ৬৮.৪; একই ফেজে ভিজিটিং ব্যাটারদের ৭৪.২। ঘর বানানো হয়েছে স্পিনের জন্য, অথচ ঘরের ব্যাটাররাই পিছিয়ে আছেন। এই ব্যবধানটাই আমার কাছে ০.৯৪ কোএফিশিয়েন্টের প্রধান ব্যাখ্যা — দর্শক নয়, পিচ নয়, ব্যাটিং-অডিট।

দ্বিতীয় সূত্র আসে ইনিংস-ভিত্তিক রান-এক্সপেক্টেন্সি থেকে। আমার শিটে চতুর্থ ইনিংসে স্বাগতিকদের ব্যাটিং এভারেজ ২৪.৭, ভিজিটরদের ৩৩.১। কারণটা কাঠামোগত: চতুর্থ ইনিংস মানে প্রায় সবসময়ই তাড়া, আর বাংলাদেশের টেস্ট ইতিহাসে বড় টার্গেট তাড়া করার নমুনা এতই ছোট যে একটি ইনিংস পুরো বক্ররেখা নাড়িয়ে দেয়। গত দশকে ঘরোয়া টেস্টের ২১ শতাংশে দ্বিতীয় ইনিংসে দল ২০০-র নিচে অলআউট হয়েছে; সেখান থেকে চতুর্থ ইনিংসের হিসাব স্বাভাবিকভাবেই বিকৃত হয়। ছোট নমুনার চতুর্থ-ইনিংস এভারেজ দিয়ে 'চাপ সামলাতে পারে না' — এটা ব্যক্তিত্বের বিচার, মডেলের বিচার নয়।

তৃতীয় স্তরটা মাঠভেদে উইকেটের বয়স বক্ররেখা। মিরপুরের নিচু, ধীর পিচে আমার লগ করা টার্ন ইনডেক্স প্রথম দিন ২.১ ডিগ্রি থেকে পঞ্চম দিনে ৪.৭ ডিগ্রিতে ওঠে; চট্টগ্রামে সীমা কম, সিলেটে বাতাস ও আর্দ্রতার কারণে সুইং উইন্ডো দীর্ঘ। এই পার্থক্য টিম-সিলেকশনের সিদ্ধান্তে ঢুকতে হবে — এক ভেন্যুর কোড আরেক ভেন্যুতে বসালে প্রতিপক্ষের স্পিনাররাও লাভবান হয়, কারণ বল বেশি ঘোরে মানে সবাই বেশি ঘোরায়।

চতুর্থ সূত্র, আর এটাই আমার আগের কাজের সঙ্গে সরাসরি যুক্ত: দর্শক চলক। ২০২০ সালের বৈশ্বিক বিরতির পর আমি ৯২টি বন্ধ-দরজার বুন্দেসলিগা ম্যাচ বিশ্লেষণ করেছিলাম; হোম জয়ের হার ৪৩.২ শতাংশ থেকে ২১.৭ শতাংশে নেমেছিল, হোম অ্যাডভান্টেজ ১.৪৩ থেকে ১.১৮ পয়েন্ট-প্রতি-ম্যাচে। খালি গ্যালারি কেবল শব্দ বদলায়নি, হোম-অ্যাডভান্টেজ কোএফিশিয়েন্টটাই নতুন করে লিখে দিয়েছিল। ক্রিকেটে ওই উইন্ডোর নমুনা ছোট, তাই বড় দাবি করি না; কিন্তু gated স্তরে বলতে পারি, শূন্য গ্যালারিতে ভিজিটিং স্পিনারদের ডেথ-ফেজ ইকোনমি নামেনি, আর টস-পরবর্তী সিদ্ধান্তে রক্ষণশীলতা বেড়েছে। চাপের একটা অংশ মাঠের বাইরে থেকে সরবরাহ হয়, আর সেটাও একটা ইনপুট।

পঞ্চম সূত্র বাজার — যেখানে আমি প্রতিদিন কাজ করি। বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের নিলাম-হিসাবে পেসের ওপর প্রিমিয়াম চোখে পড়ার মতো, অথচ আমাদের ঘরোয়া টেস্টের ৬২ শতাংশ উইকেট স্পিনের। ফ্র্যাঞ্চাইজি-স্পেন্ডিং শিটে স্পিন বিভাগে বরাদ্দ প্রায়ই পেস বিভাগের দুই-তৃতীয়াংশের কম। বাজার যখন কন্ডিশন পড়তে ভুল করে, তখন দলের রোস্টার-ব্যালান্সও ভুল হয় — এটি আমার gated পর্যবেক্ষণ, audited নয়। আর এর পেছনের কাঠামোগত গল্পটা আমি বারবার দেখি: বগুড়া, রংপুর বা সাতক্ষীরার মাঠ থেকে ওঠা একজন স্পিনার ফেয়ারিটেল গল্প হয়ে ওঠে, ঠিক/তিনি জাতীয় দলে পৌঁছানোর আগেই ঘরোয়া লিগের পারিশ্রমিক-কাঠামো তাকে ভুলে যায়। গল্পটা সবাই খায়, পুনর্বণ্টন কেউ করে না।

এতক্ষণের চেইনটা সুন্দর দেখায়, তাই এবার আয়নাটা ঘুরিয়ে ধরতে হয়। কারণ ও সম্পর্ক এক জিনিস নয় — বন্ধ-দরজার ক্রিকেট ডেটাসেটের সবচেয়ে বড় দুর্বলতা হলো কনফাউন্ডিং। ওই সময়ে বাংলাদেশ যে প্রতিপক্ষদের খেলেছে, তাদের গড় মান ওই দশকের বাকি প্রতিপক্ষের চেয়ে আলাদা; সাথে টস-বায়াস, ডিআরএস প্রয়োগের অভ্যস্ততা, পিচ তৈরির সিদ্ধান্ত, ক্যামেরা-প্রেসার — এই চলকগুলো নিয়ন্ত্রণ না করে দর্শক-সংখ্যাকে একা দোষ দেওয়া হবে পদ্ধতিগত নজরআন্দাজি। আরও গভীরে গিয়ে আমার সন্দেহ: সমস্যাটা দর্শক নয়, সিলেকশন। যে দল প্রতিপক্ষের স্পিনার খেলতে পারে না, তার ব্যর্থতা ক্যামেরার দৃষ্টির বাইরে খোঁজা উচিত — জিমে, স্কিল-কোচিংয়ের পরিকল্পনায়, আর ঘরোয়া লিগের বলের গুণমানে।

ষষ্ঠ সংখ্যা, declaration timing। আমার শিটে দিন-৩-এ ডিক্লেয়ার করা ঘরোয়া টেস্টগুলোতে স্বাগতিকদের জয়ের সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি; দিন-৪-এ টেনে নিয়ে গেলে চতুর্থ ইনিংস খেলার সময় কমে যায়, আর উইকেটের টার্ন ইনডেক্স তখন পাঁচ দিনের চূড়ায়। রক্ষণশীলতা এখানে সংখ্যার ভাষায় নিজেকে শাস্তি দেয়।

তাহলে পরের হোম মৌসুমে কী দেখব? তিনটি সিগন্যাল। এক, মিডল-ওভারে স্পিনের বিপক্ষে স্বাগতিক phase-adjusted strike rate — এটা ৭৫ ছাড়ালে হোম-অ্যাডভান্টেজে আসল সংস্কার হয়েছে বলে ধরব। দুই, চতুর্থ ইনিংসের নমুনা বড় হলে রান-এক্সপেক্টেন্সি বক্ররেখা সোজা হয় কি না। তিন, দর্শক-সংখ্যা তালিকায় ফিরলে উইকেটের বয়স বক্ররেখায় কোনো পরিবর্তন আসে কি না — যদি না আসে, তাহলে ক্যামেরার প্রভাবের চেয়ে পিচের প্রভাব বড়, আর সেই সত্যটাই আমাদের আরও আগে জানা দরকার ছিল। লেজার খোলা থাকবে; প্রশ্নটা কেবল এটাই, কে নিজের দাবি পুনরুৎপাদন করে দেখাতে রাজি।