নাল-এর সততা: খালি সেল কেন ক্রিকেট ডেটা বিশ্লেষণের সবচেয়ে সৎ উত্তর

রাজশাহীর বাড়ির ছোট কাজের ঘরে বসে আমি সেদিন একটি টেবিলের দিকে তাকিয়ে ছিলাম, যার একটি ঘর খালি।

ঘরটিতে বসার কথা ছিল একজন বোলারের ডেথ-ওভার ইকোনমি। কিন্তু সংখ্যা আসছিল না। যে ফিড থেকে তথ্য টানছিলাম, সেখানে ওভার-বাই-ওভার বিবরণ নেই, আছে শুধু একটি চূড়ান্ত স্কোরলাইন। এর পরপরই ফোনে বার্তা এল: “এই ম্যাচে নিশ্চিত কিছু আছে, টিপটা নাও।” আমি ঘরটার দিকে তাকালাম, তারপর বার্তার দিকে। একটি খালি ঘর আর একটি নিশ্চিত দাবি — দুটো একসঙ্গে টিকতে পারে না। কারণ নিশ্চিত রায়ের জন্য যে বিবরণ দরকার, তার একটি টুকরোও ওই ফিডে নেই। সেদিন আমি কিছু লিখিনি। এই লেখাটি সেই চুপ থাকার ব্যাখ্যা।

ডেটার মূল্য কোথা থেকে আসে

দুই হাজার ছয় সালে আমি দৈনিক পত্রিকার খেলার ডেস্কে যোগ দিই। তখন থেকেই একটি অদ্ভুত জিনিস লক্ষ্য করতাম। সকালে একটি ম্যাচ শেষ হয়, দুপুরে সেটি নিয়ে চার ধরনের গল্প তৈরি হয় — একটি প্রেরণার, একটি ভাগ্যের, একটি নায়কের, আর একটি “কেন এই দল পারল না” নিয়ে। সন্ধ্যায় সেই গল্পগুলো সংখ্যার চেহারা নিয়ে ফিরে আসে। একটি গড়, একটি শতাংশ, একটি দূরত্ব।

সময়ের সঙ্গে আমি বুঝলাম, সমস্যা সংখ্যায় নয়, সংখ্যার শিকড়ে। যে সংখ্যার উৎস-শৃঙ্খল নেই, সেটি যত নির্ভুল দেখাক, সেটি আলো নয় — আলোর ছায়া। আর ছায়ার উপরে দাঁড় করানো ভবিষ্যদ্বাণী কখনও টেকে না। আমার পুরো পেশা এই একটি বাক্যের উপরে দাঁড়ানো: রায় টানার আগে জানতে হবে, হাতে ঠিক কী তথ্য আছে আর কী নেই।

বছরের পর বছর ম্যাচ দেখে আমি শিখেছি, চোখ যা দেখে আর স্কোরকার্ড যা লেখে, তার মধ্যে একটা ফাঁকা জায়গা সবসময় থাকে। পেশাদার বিশ্লেষকের কাজ সংখ্যা মুখস্থ করা নয়, সেই ফাঁকা জায়গাটা চিহ্নিত করা। আজ আমি একটি টেবিলের খালি ঘর নিয়ে লিখছি, কারণ আমাদের চারপাশে প্রতিদিন যে বিশ্লেষণ তৈরি হয়, তার অনেকটাই ওই খালি ঘরের উপরে গড়া — এবং কেউ সেটা স্বীকার করে না।

খালি ঘরের শারীরস্থান

একটি বিশ্লেষণ-পাইপলাইনে দুই ধাপ থাকে। প্রথম ধাপ: কাঁচামাল আহরণ — ম্যাচ থেকে কী কী পাওয়া গেল, কোন খেলোয়াড়, কোন ওভার, কোন পরিস্থিতি। দ্বিতীয় ধাপ: সেই কাঁচামাল থেকে রায় টানা — কে ভালো করল, পরের ম্যাচে কী ঘটতে পারে। আমার অভিজ্ঞতায় দেখা গেছে, বেশির ভাগ ভুল ভবিষ্যদ্বাণী দ্বিতীয় ধাপে জন্মায় না; জন্মায় প্রথম ধাপে — যখন কাঁচামালই খালি, আর বিশ্লেষক সেটা স্বীকার না করে কল্পনা দিয়ে ঘর ভরিয়ে ফেলেন।

একটি সরল উদাহরণ নিই। ধরুন একটি টি-টোয়েন্টি ম্যাচের স্কোরকার্ড হাতে এল, শুধু চূড়ান্ত সংখ্যা — একশো আশি রান, একটি সেঞ্চুরি, দুই উইকেট। এই স্কোরকার্ড থেকে কেউ যদি লেখেন “এই ব্যাটার ডেথ ওভারে দুর্দান্ত”, তাহলে তিনি ভুল তথ্য দিচ্ছেন। কারণ স্কোরকার্ডে ডেথ-ওভারের বিভাজন নেই। তিনি আসলে একটি চূড়ান্ত ফলাফলকে কৃতিত্বের আকারে ফিরিয়ে দিচ্ছেন — অথচ কৃতিত্ব আর ফলাফলের মাঝখানে একটি শূন্যতা আছে। ওই শূন্যটাই আমার প্রধান শত্রু।

আমি একটা শব্দ তৈরি করেছি নিজের জন্য, যেটা এখন প্রতিটি খসড়ার প্রথম লাইনে লিখি: সূচক-সংখ্যা, অর্থাৎ যাচাইযোগ্য তথ্যবিন্দু। প্রতিটি তথ্যবিন্দু একটি নির্দিষ্ট ম্যাচ, একটি নির্দিষ্ট ওভার, একটি নির্দিষ্ট পিচ। যদি একটি লেখায় তথ্যবিন্দুর সংখ্যা শূন্য হয়, তাহলে সেই লেখা তথ্য নয় — কল্পনা, যতই সুন্দর হোক।

আখ্যান যেভাবে শূন্যতা ভরে দেয়

শূন্যতা নিজে থেকে ভরে না; ভরিয়ে দেয় আখ্যান। ক্রিকেট পরিবেশে আখ্যানের তিনটি প্রিয় মোড়: প্রেরণা, ভাগ্য আর নায়কত্ব। “দলটি মর্যাদার জন্য মাঠে ফিরেছিল”, “ভাগ্য পাশে ছিল না”, “একজন নায়ক দলকে টেনে তুললেন”। এই বাক্যগুলো মনোরম, কিন্তু যাচাই করা অসম্ভব। যেটা যাচাই করা যায়, তা হলো: কোন পরিস্থিতিতে কী ঘটল, প্রতিপক্ষের মান কেমন ছিল, পিচ কেমন ছিল।

একটি টুর্নামেন্টের পর আমি ইচ্ছাকৃত একটি পরীক্ষা করেছিলাম। বড় কয়েকটি সংবাদমাধ্যমের শিরোনাম সংগ্রহ করে সেগুলোকে দুই ভাগে ফেলছিলাম — যাচাইযোগ্য দাবি, আর যাচাই-অযোগ্য আখ্যান। ফলাফল অস্বস্তিকর ছিল। বড় শিরোনামের একটা বড় অংশ দ্বিতীয় ভাগে পড়েছে। আমি এই তুলনা করেছিলাম একটি কারণ থেকে: বুঝতে চেয়েছিলাম, পাঠক আসলে তথ্য পড়ছেন, নাকি আবেগ।

এখানে পুঁজিবাজারের একটি নিরীহ পরিমাপ প্রযোজ্য। আত্মবিশ্বাস আর নির্ভুলতা এক জিনিস নয়। একজন বিশ্লেষক যদি নব্বই শতাংশ আত্মবিশ্বাস নিয়ে ভবিষ্যদ্বাণী দেন, তার অর্থ এই নয় তিনি নব্বই শতাংশ ক্ষেত্রে সঠিক হবেন। এই দুই সংখ্যার পার্থক্য ধরাই আমার কাজ। আখ্যান আত্মবিশ্বাস বাড়ায়; কেবল তথ্য নির্ভুলতা বাড়ায়। আমরা প্রথমটিতে অভ্যস্ত, দ্বিতীয়টিতে নয়।

যাচাইযোগ্যতার শৃঙ্খল: ব্লকচেইন যা শেখায়

ব্লকচেইনের মূল প্রতিশ্রুতি হলো শৃঙ্খলের অখণ্ডতা। প্রতিটি রেকর্ড কোথা থেকে এল, তার একটি যাচাইযোগ্য পথ থাকে; কেউ মাঝখানে ঢুকে সংখ্যা বদলে দিতে পারে না, কারণ বদলালে শৃঙ্খল ভেঙে যায় এবং সেটা ধরা পড়ে। ক্রিকেট বিশ্লেষণে এই গুণটাই সবচেয়ে অনুপস্থিত। একটি স্ট্রাইক রেট কোথা থেকে এল — কোন পিচে, কোন প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে, কোন ম্যাচ-পরিস্থিতিতে — এই শৃঙ্খল না থাকলে সংখ্যাটি নিছক অলংকার।

আমি নিজের ভাণ্ডারে প্রতিটি সংখ্যার পাশে একটা উৎস-লেবেল রাখি। এটাই আমার নিজস্ব ব্লকচেইন, ক্ষুদ্র পরিসরে। ধরুন একটি বোলারের ডেথ-ওভার ইকোনমি আমার টেবিলে ন’এর বেশি দেখাচ্ছে। যদি পাশে লেবেল না থাকে, আমি জানি না এটা কঠিন পিচে হয়েছে নাকি সহজ পিচে, শক্ত প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে নাকি দুর্বল লাইনআপের বিরুদ্ধে। লেবেল ছাড়া ওই সংখ্যা আমাকে ঠকাবে। লেবেল থাকলে আমি দেখব, সংখ্যাটি একটি নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপটে সত্য, এবং সেই প্রেক্ষাপট বদলালে সংখ্যাটি বদলাবে।

এখানেই একটি নতুন দৃষ্টি তৈরি হয়, যেটি শূন্যতার মূল্য নিয়ে। খালি ঘর নিছক অভাব নয়, এটি একটি পরিমাপযোগ্য সংকেত। যদি আমার পাইপলাইনের প্রথম ধাপে নিয়মিতভাবে তথ্য অনুপস্থিত থাকে, তাহলে সেটা আমার বিশ্লেষণের ব্যর্থতা নয় — সেটা আমার পাইপলাইনের ব্যর্থতা। অর্থাৎ সমস্যা রায়ে নয়, কাঁচামাল সরবরাহে। যে বিশ্লেষক এই পার্থক্য ধরতে পারেন, তিনি রায় টানার আগে পাইপলাইন ঠিক করেন। যে ধরতে পারেন না, তিনি কল্পনা দিয়ে ঘর ভরেন। ব্লকচেইন-ভাবনা এখানেই প্রযোজ্য: সমস্যা হলে প্রথমে শৃঙ্খল পরীক্ষা করুন, তারপর সিদ্ধান্ত।

দুই হাজার সতেরোর ভাণ্ডার ও তার প্রথম পরীক্ষা

রাজশাহীতে আমি যে প্রত্যাশিত সত্যের ভাণ্ডারটি বানিয়েছিলাম, সেটি আমার সমস্ত কাজের ভিত্তি। শুরু হয়েছিল একটি ব্যক্তিগত ডেটাবেস দিয়ে। প্রতিটি ম্যাচের জন্য লিখে রাখতাম: আপেক্ষিক গোল-প্রত্যাশা, অর্থাৎ কোন দল কত মানসম্মত সুযোগ তৈরি করল; এবং ডিফেন্সিভ চাপ-সূচক, অর্থাৎ প্রতিপক্ষ বল পেলে দলটি কত দ্রুত চাপ দেয়। ধীরে ধীরে এই অভ্যাস আমার লেখার প্রথম শর্ত হয়ে গেল — উপসংহারের আগে প্রত্যাশা, তারপর প্রমাণ।

দুই হাজার সতেরোর একটি ম্যাচ আমার কাছে এখনও শিক্ষক। একটি দল তিন শূন্য গোলে জিতল। শিরোনামে সেই দলটাই দুর্দান্ত, সেটাই স্বাভাবিক। কিন্তু আমার টেবিল বলছিল আরেকটি গল্প: আক্রমণকারী দলের ডিফেন্সিভ চাপ-সূচক ছিল ছয় দশমিক আটে, অর্থাৎ তারা আক্রমণের সঙ্গেই আক্রমণ করছিল; আর প্রতিপক্ষের খোলা খেলার আপেক্ষিক গোল-প্রত্যাশা ছিল মাত্র শূন্য দশমিক চার। অর্থাৎ ফলাফলের চেয়ে বেশি কথা বলছিল প্রক্রিয়া।

রাজশাহীতে আমি যে প্রত্যাশিত সত্যের ভাণ্ডারটি বানিয়েছিলাম, তারপর দেখলাম সেটি প্রতিটি পরিষ্কার সংখ্যাকে প্রশ্ন করতে শুরু করেছে। যে সংখ্যা নিজের প্রতিরক্ষা করতে পারে না, সেটি আমার টেবিলে টেকে না। এই অভ্যাসই আমাকে শিখিয়েছে, একাধিক সংখ্যাকে একসঙ্গে পড়তে হয় — একটি সংখ্যা কখনও একা সত্য হয় না।

দুই হাজার আঠারোর পাঠ: কম দখলে বেশি সত্য

দুই হাজার আঠারোর একটি টুর্নামেন্টে আমি একটি নকআউট ম্যাচ গভীরভাবে ট্র্যাক করেছিলাম, যেখানে লড়াই ছিল চার-তিন ব্যবধানে। আমি যে দলটি ট্র্যাক করছিলাম, তাদের ডিফেন্সিভ চাপ-সূচক লিড ধরে রাখার সময় আঠারো দশমিক সাত পর্যন্ত উঠে গিয়েছিল — অর্থাৎ তারা বল ছেড়ে দিয়ে জায়গা রক্ষা করছিল। প্রচলিত ভাষায় এটাকে রক্ষণাত্মক ভয় বলা হয়। আমার টেবিল ভিন্ন কথা বলছিল: এটি ছিল একটি পুনরাবৃত্ত কাঠামো, আবেগ নয়।

এখানে একটি খেলোয়াড়ের তথ্যপথ আমার কাজে লেগেছিল। ওই খেলোয়াড়ের সাতটি শট, দুইটি গোল আর পাঁচটি প্রগ্রেসিভ ক্যারি আমি আলাদা কলামে লিখে রেখেছিলাম, এবং দেখছিলাম তাঁর সবচেয়ে বড় প্রভাব ছিল যোগ্যতা না থাকা দলের বিরুদ্ধে নয়, বরং সেই হিসাবে যেখানে প্রতিপক্ষ উঁচু লাইনে দাঁড়িয়েছিল। এই তথ্যপথ আমাকে শিখিয়েছে, গতি মাপা হয় প্রেক্ষাপটসহ, খালি গতিতে নয়।

দুই হাজার আঠারোর ফ্রান্সের লো-ব্লক নকশা আমাকে শিখিয়েছিল, রক্ষণ একটি সিদ্ধান্ত, একটি দুর্বলতা নয় — যদি কাঠামো পুনরাবৃত্ত হয়। খালি ঘর নিয়ে এই লেখায় ফ্রান্স প্রসঙ্গটি অপ্রাসঙ্গিক নয়: ফ্রান্স যা করেছিল, তা ছিল প্রতিটি সিদ্ধান্তের পেছনে একটি যাচাইযোগ্য কারণ রাখা — কখন চাপ দেবে, কখন বল ছাড়বে। যেখানে কারণ নেই, সেখানে পতন অনিবার্য।

দুই হাজার বিশের পুনঃক্রমাঙ্কন: শূন্য গ্যালারি, পাল্টে যাওয়া নিয়ম

দুই হাজার বিশ সালে গ্যালারি শূন্য হয়ে গেল। আমার মডেল হঠাৎ ভুল করতে শুরু করল। আমি প্রথমে ভেবেছিলাম দলগুলো খারাপ খেলছে। পরে বুঝলাম, সমস্যা দলে নয়, আমার মডেলে। ঘরের মাঠের সুবিধা কমে গিয়েছিল, কারণ ঘরের দর্শক ছিল না। যে মডেল বছরের পর বছর দর্শকের চাপকে স্থির ধরে নিয়ে চলছিল, সেই মডেল হঠাৎ একটা চলক হারাল।

এখানেই আমার পেশার সবচেয়ে কঠিন শিক্ষা। আমি একটি ভবিষ্যদ্বাণীতে ভুল হয়েছিলাম। আমার প্রথম প্রতিক্রিয়া ছিল পুরো মডেল ফেলে দেওয়া। কিন্তু পেশাদার পন্থা ছিল ভিন্ন: ভেরিয়েন্স, অর্থাৎ কেবল ভাগ্যজনিত হঠাৎ ওঠানামা, আর কাঠামোগত বদল, অর্থাৎ নিয়মের আসল পরিবর্তন — এই দুইটাকে আলাদা করা। শূন্য গ্যালারি ছিল দ্বিতীয় ধরনের। তাই আমি পুরো মডেল বাতিল করিনি; কেবল ঘরের মাঠের সুবিধার ওজন কমানো এবং প্রকাশ্যে আমার সংশোধিত ধারণা ছাপিয়ে দিয়েছি।

নিজের ভুল পুনঃপ্রকাশ করা সহজ নয়। কিন্তু আমার অভিজ্ঞতায় এটি লাভজনক। যে বিশ্লেষক নিজের মডেল সংশোধন করেন, বাজি-বাজার তাকে সময়ের সঙ্গে বেশি বিশ্বাস করে। যে বিশ্লেষক পুরোনো ভবিষ্যদ্বাণী রক্ষা করতে থাকেন, তিনি একসময় একেবারে অপ্রাসঙ্গিক হয়ে পড়েন। এই লেখার রসদও সেই সংশোধনের সংস্কৃতি থেকে আসে: খালি ঘর স্বীকার করা মানে নিজের মডেলকে সময়মতো সংশোধন করা।

বাজারে সংক্রমণ

এখন আসি সংক্রমণের দিকে, অর্থাৎ খালি ডেটা কীভাবে দামে পরিণত হয়। একটি ম্যাচে আটজন বেটর বসে আছেন। একজন সঠিক প্রক্রিয়ায় পৌঁছালেন, জয়ের সম্ভাবনা ধরলেন পঞ্চাশ শতাংশ। আরেকজন শিরোনাম পড়লেন, ভাবলেন নিশ্চিত, ধরলেন সত্তর শতাংশ। এই দুই ধারণার মাঝখানের কুড়ি শতাংশ কোথা থেকে এল? এল একটি খালি ঘর থেকে — তথ্যবিন্দু যেখানে নেই, কল্পনা যেখানে রাজত্ব করে।

বাজি-বাজারে একজন বিশ্লেষকের মূল্য নির্ভর করে এ-উপরেই, তিনি কতটা তথ্যবিন্দু বহন করেন। যে টিপে তথ্যবিন্দুর সংখ্যা বেশি, সেই টিপ দীর্ঘমেয়াদে লাভজনক। যে টিপে আখ্যানের সংখ্যা বেশি, সেই টিপ দীর্ঘমেয়াদে ক্ষতিকর — যদিও স্বল্পমেয়াদে সেটাই বেশি ঠকঠক করে। ঘরের মাঠের সুবিধা, ডাক-এর প্রভাব, ম্যাচ-পরিস্থিতি — এসব ঠিকই সামলানো যায়, যদি সেগুলো আকারে লেখা থাকে। যেখানে কেবল আখ্যান, সেখানে কোনো আকার নেই,

বিপরীত দৃষ্টি: নীরবতা ব্যর্থতা নয়

এখানে একটি আরামদায়ক ধারণা চ্যালেঞ্জ করি। ধারণাটি হলো, একজন বিশ্লেষকের কাজ সবসময় ভবিষ্যদ্বাণী দেওয়া। এই ধারণা ক্রিকেট-বাজিসহ গোটা খেলাধুলা-বিশ্লেষণ শিল্পকে একটি ফাঁদের দিকে ঠেলছে: যে বেশি প্রবলভাবে দাবি করে, সে বেশি মনোযোগ পায়। নীরব থাকাকে ব্যর্থতা ধরা হয়। প্রথম ধাপে তথ্য নেই, তখন দ্বিতীয় ধাপে উত্তরণে জোর দেওয়া হয় — অর্থাৎ শূন্যের উপর দাঁড়িয়ে সিদ্ধান্ত।

আমি বলতে চাই, এটা উল্টো। খালি ঘরের সামনে দাঁড়িয়ে “অপর্যাপ্ত তথ্য” বলা কোনো পরাজয় নয়, এটা পেশাগত পরিশীলন। কারণ পরিমাপহীন দাবি একটি অদৃশ্য ঋণ তৈরি করে। ছোট পরিসরে তা বিশ্বাসযোগ্যতা, বড় পরিসরে তা গোটা শিল্পের বিশ্বাস। যে সংবাদমাধ্যম বিভ্রান্তিকর আখ্যান ছাপে, সে পাঠকের কাছে ধীরে ধীরে সেই নীরবতা খুঁজে পায় না, যেখানে সত্যটি বসে থাকত।

তবে এই দাবিরও সীমা আছে। আমি বলছি না বিশ্লেষক সবসময় চুপ থাকবেন — তাহলে তথ্য আহরণের প্রথম ধাপটাই ক্ষতিগ্রস্ত হবে। আমি বলছি, শূন্যতাকে স্বীকার করার একটি জায়গা সবসময় রাখতে হবে। নীরবতা ও উৎসাহ — এই দুইয়ের মাঝখানে ভারসাম্য, সেটাই দীর্ঘমেয়াদে সত্যের সবচেয়ে কাছাকাছি নিয়ে যায়।

পরের দিকে তাকিয়ে

এখন আমার সমস্ত মনোযোগ একটি বিষয়ে। প্রথম ধাপের তথ্য আবার সরবরাহ করা হবে কি না, এবং যদি হয়, সেটা কোনো পরিষ্কার উৎস থেকে আসবে কি না — সেটাই আমার পরের পর্বের মূল প্রশ্ন। যেখানে তথ্যের শৃঙ্খল নেই, সেখানে কোনো মডেল, কোনো পরিশীলন শেষ পর্যন্ত টেকে না। যেদিন প্রথম ধাপে অন্তত একটি যাচাইযোগ্য তথ্যবিন্দু ফিরে আসবে, সেদিনই কেবল দ্বিতীয় ধাপের কথা ভাবার অধিকার পাওয়া যাবে। ততদিন আমার টেবিলের ওই ঘরটা খালি থাকবে — এবং খালি থাকাটাই আমার সবচেয়ে সৎ উত্তর।