খালি লেজার: ক্রিকেট ডেটা যখন কথা বলতে অস্বীকার করে

গত সপ্তাহে আমার ব্যাঙ্গালোরের ডেস্কে একটা ফাইল এল। নাম ছিল cricket_asia। ফাইলটা খুলে আমি কিছুক্ষণ চুপ করে বসে রইলাম। আটটা কলাম, প্রতিটা ঘরের পাশে একটা করে N/A। কোনো ম্যাচ নেই, কোনো ব্যাটসম্যানের নাম নেই, কোনো স্টেডিয়াম নেই, কোনো তারিখ নেই। শুধু একটা ডোমেইন লেবেল, আর তার পাশে একটা শূন্যতা। ফাইলটা আমি দুবার বন্ধ করলাম, দুবার আবার খুললাম — যেন দ্বিতীয়বার খুললে সংখ্যাগুলো ফিরে আসবে।

সে রাতে পুরনো লেজার বের করলাম। ২০১৭-১৮ আইএসএলের ১২,৪০০টা ইভেন্ট রেকর্ড, যা আমি আর-এ কোড করে স্ক্র্যাপ করেছিলাম। সেখানে ব্যাঙ্গালোর এফসি ৩২.৪ xG থেকে ৩৫ গোল করেছিল, সুনীল ছেত্রী ওভারপারফর্ম করেছিলেন ৩.১ গোলে। স্প্রেডশিট মনে রেখেছিল যা স্টেডিয়াম ভুলে গিয়েছিল। সেই ভরা লেজারের পাশে আজ বসে আছে একটা খালি ফাইল। আর ঠিক এখান থেকেই ক্রিকেট-ডেটা বিশ্লেষণের আসল পরীক্ষা শুরু — যখন ডেটা কথা বলতে অস্বীকার করে, তখন তুমি কী করো।

২০২৬-এর ক্রিকেট ডেটা-বাস্তুতন্ত্রে “নাল রেজাল্ট” ব্যতিক্রম নয়, নিয়ম। এশিয়া কাপ থেকে দ্বিপাক্ষিক সিরিজ, আইপিএল থেকে ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগ — প্রতিটি টুর্নামেন্ট এখন প্রতি বলের ফিড ছুড়ে দেয়। কিন্তু ফিডের আয়তন বাড়লেই সিগন্যাল বাড়ে না। উল্টোটাই ঘটে: বিশাল ডেটাসেটের ভেতরে আসল প্রশ্নগুলো হারিয়ে যায়, আর সেখানে জায়গা নেয় গল্প। যে বিশ্লেষক একটা খালি ঘর দেখলে সেটা গল্প দিয়ে ভরাট করতে পারে, তার কেরিয়ার দ্রুত এগোয় — অন্তত শুরুতে।

এশিয়ার ক্রিকেটে এই লোভটা আরও তীব্র। এখানে প্রতি সিরিজই একটা টুর্নামেন্টের মতো, প্রতি ম্যাচেই টেবিলের উপরে-নিচে নড়াচড়া, আর প্রতি ওভারেই একটা নতুন ন্যারেটিভ জন্মায়। নিয়মিত মৌসুমের মাঝখানে দাঁড়িয়ে কেউ যদি জিজ্ঞেস করে, “এই দলটা আসলে ভালো নাকি ভাগ্যবান?” — তখন সৎ উত্তর দেওয়ার জন্য প্রয়োজন সিরিজ-ভিত্তিক ডেটা, ফিটনেস ট্রেন্ড, আম্পায়ারিং প্যাটার্ন। কিন্তু যদি সেই ডেটা না থাকে, আর বিশ্লেষক তবু উত্তর দিয়ে দেয়, তাহলে সেটা বিশ্লেষণ নয়, সেটা অনুমান। অথচ এই অনুমানগুলোই সবচেয়ে দ্রুত ভাইরাল হয়।

আমার নিজের কেরিয়ার এই টানাপোড়েনের মধ্য দিয়েই গড়ে উঠেছে। ২০১৭ সালে ব্যাঙ্গালোরের এক কো-ওয়ার্কিং স্পেসে বসে আমি প্রথম বুঝেছিলাম, xG মডেল ফুটবল ভাঙেনি; ভেঙেছিল আমার চোখের উপর আমার আস্থা। ২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপে আমি ৬৪টা ম্যাচ লগ করেছিলাম, PPDA আর xG ট্র্যাক করেছিলাম প্রতিটা দলের জন্য, যতক্ষণ না শব্দটা সিগন্যাল হয়ে গেল। ফ্রান্স নকআউট পর্বে প্রতি ম্যাচে মাত্র ০.৬৮ xG সুযোগ দিয়েছিল। ২০২০-২১-এ গোয়ার বায়ো-বাবলে খালি স্টেডিয়ামের ১১০টা ম্যাচ বিশ্লেষণ করে দেখলাম, স্বাগতিক দলের xG পার্থক্য +০.৩১ থেকে নেমে −০.০৪ হয়েছে। এসব সংখ্যা আমাকে একটা জিনিস শিখিয়েছে: ডেটার শক্তি তার উপস্থিতিতে নয়, তার সততায়।

তবু প্রতি সপ্তাহে একটা প্রশ্ন ফিরে আসে — যদি ডেটা চুপ থাকে, তাহলে চুপ থাকাটাই কি সঠিক উত্তর? নাকি সেটা বিশ্লেষকের ব্যর্থতা?

আমার কাজের পদ্ধতি আটটা কলামে সাজানো। প্রথমে ফরম্যাট আর ম্যাচের চরিত্র — টেস্ট, ওডিআই, টি-টোয়েন্টি, নাকি দ্য হান্ড্রেড। তারপর পাওয়ারপ্লে, মিডল ওভার, ডেথ ওভারের পারফরম্যান্স, ভেন্যুর পিচ আর পরিবেশ। দ্বিতীয় কলাম খেলোয়াড়ের টেকনিক আর ডেটা — গড়, স্ট্রাইক রেট, ইকোনমি, সিচুয়েশনাল স্প্লিট, সাম্প্রতিক ট্রেন্ড। তৃতীয় কলাম দলের ল্যান্ডস্কেপ — র‍্যাঙ্কিং, ব্যাটিং গভীরতা, বোলিং কম্বিনেশন, বেঞ্চ স্ট্রেংথ। চতুর্থ কলাম লিগ আর বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেম — সম্প্রচার স্বত্ব, ফ্র্যাঞ্চাইজি ভ্যালুয়েশন, খেলোয়াড়ের বেতন, নিলামের প্রিমিয়াম। পঞ্চম কলাম রুলস আর গভর্নেন্স — ডিআরএস, দুর্নীতি, যোগ্যতা, রাজনীতি। ষষ্ঠ কলাম রিস্ক ম্যাট্রিক্স। সপ্তম কলাম পাবলিক ন্যারেটিভ আর প্রত্যাশার ব্যবধান। অষ্টম কলাম ইন্ডাস্ট্রি ট্রান্সমিশন — সম্প্রচার থেকে ফ্যান্টাসি মার্কেট পর্যন্ত।

এই আটটা কলাম যখন একসাথে N/A হয়ে ফিরে আসে, তখন অনেক বিশ্লেষক ঘাবড়ে যায়। কারণ আমাদের প্রশিক্ষণ আমাদের উত্তর দিতে শেখায়, প্রশ্ন করতে নয়। কিন্তু এই আটটা N/A আসলে একটা নীরব বিবৃতি: উৎস উপাদানটাই অসম্পূর্ণ, তাই যেকোনো সিদ্ধান্ত হবে বানানো সিদ্ধান্ত।

এখানে একটা সূক্ষ্ম কিন্তু নির্ণায়ক পার্থক্য আছে — “ডেটা নেই” আর “ডেটা না বলে দিচ্ছে” এক জিনিস নয়। প্রথমটা অজ্ঞতা, দ্বিতীয়টা একটা ফলাফল। ধরো, একটা দলের শেষ পাঁচ ম্যাচে PPDA নিয়মিত বাড়ছে — ১১.২ থেকে ১৫.৬-তে। এটা ডেটা যা কিছু বলছে: প্রেসিং কমছে, হয় ফিটনেস, নয় রক্ষণাত্মক পরিকল্পনা। কিন্তু যদি ফিডে শুধু স্কোর থাকে, PPDA কলামটাই না থাকে, তাহলে সেটা “ডেটা নেই”। এই দুই অবস্থার মধ্যে পার্থক্য না করলে বিশ্লেষক ভুলটাই করে বসে — অনুপস্থিত ডেটাকে শূন্য ধরে নেয়, অথচ শূন্য আর অনুপস্থিত সম্পূর্ণ আলাদা।

ফরম্যাট বদলালে এই শূন্যের অর্থও বদলায়। টি-টোয়েন্টিতে ২০ বলের একটা ছোট নমুনা হয়তো একটা ট্রেন্ডের সংকেত, কিন্তু টেস্টে সেই একই ২০ বল কিছুই বলে না। ওডিআইয়ের ডেথ ওভারের ইকোনমি যদি কারও চার ম্যাচে খারাপ হয়, সেটা হয়তো ডেথ-বোলিং দক্ষতার সীমা, নয়তো কেবল ভাগ্য। তাই একই সংখ্যা এক ফরম্যাটে প্রমাণ, আরেক ফরম্যাটে বিভ্রম। যে বিশ্লেষক ফরম্যাট আলাদা না করে, তার প্রতিটা সিদ্ধান্তই একটা ফরম্যাট-বিভ্রান্তি।

আমি ব্রডকাস্ট যা কখনও দেখায় না, তার জন্য একটা আলাদা কলাম রাখি। ফিল্ড প্লেসমেন্ট, ইনজুরির ছায়া, ড্রেসিংরুমের চাপ, ডিউ-এর হিসাব — এসব ক্যামেরায় ধরা পড়ে না, কিন্তু ম্যাচের ফল বদলে দেয়। যখন আমার হাতে শুধু একটা খালি ফাইল থাকে, তখন এই অদৃশ্য কলামটাই আমাকে মনে করিয়ে দেয়: যে ডেটা তুমি সংগ্রহ করোনি, সেটা নিয়ে নিশ্চিত হওয়ার অধিকার তোমার নেই।

গত কয়েক বছরে আমি বহুবার এই শিক্ষা পেয়েছি। ২০২১ ইউরোয় ইতালির PPDA ছিল ৮.৯, ফাইনালে জর্জিনিয়ো করেছিলেন ৪২টা প্রেসার। টোকিও অলিম্পিকে ভারতের হকি ব্রোঞ্জে নকআউট পর্বে ১২টা পেনাল্টি কর্নার থেকে ৪টা গোল — ৩৩% রূপান্তর হার। এই সংখ্যাগুলো আমি টেনেছিলাম একটা ভরা ডেটাসেট থেকে। কিন্তু যেদিন ডেটাসেট খালি, সেদিন আমার কাজ সংখ্যা বানানো নয় — বরং সৎভাবে বলা, “এই প্রশ্নের উত্তর আমার হাতে নেই।”

একটা খালি লেজার একটা ভুল ভরা লেজারের চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান। কারণ ভুল ভরা লেজার তোমাকে আত্মবিশ্বাস দেয়, আর আত্মবিশ্বাস ভুল সিদ্ধান্তকে দ্রুত ছড়ায়। খালি লেজার অন্তত সীমাটা দেখায়।

এখানেই আসল ফাঁদ। ডেটা-সাংবাদিকতার দুনিয়ায় দুই ধরনের লোভ কাজ করে। এক, গল্পের লোভ — খালি ঘরটা একটা সুন্দর বর্ণনায় ভরে দেওয়া, যাতে পাঠক তৃপ্ত হয়। দুই, কাঠামোর লোভ — আটটা কলাম পূরণ করলেই বিশ্লেষণ সম্পূর্ণ হয়ে গেছে ভাবা। দুটোই বিপজ্জনক।

প্রথমটা ভুলটা পরিষ্কার: গুজবকে তথ্য বানিয়ে ফেলা। একটা ট্রান্সফার গুজব আসলে সোর্স কলামের অপেক্ষায় থাকা একটা সারি — সোর্স ছাড়া সেটা শুধুই একটা দাবি, তথ্য নয়। ক্রিকেট-বিশ্বে এই দাবিগুলো প্রতি সপ্তাহে জন্মায়, আর প্রতি সপ্তাহে মরে যায়।

দ্বিতীয় ভুলটা আরও ধূর্ত, কারণ সেটা প্রক্রিয়ার মধ্যেই লুকিয়ে থাকে। আমি যখন ফরম্যাট, প্লেয়ার, টিম, লিগ, গভর্নেন্স — সব কলাম একটার পর একটা ভরে ফেলি, তখন একটা মিথ্যা সম্পূর্ণতার অনুভূতি তৈরি হয়। ফর্মটা ভরা, কিন্তু ভেতরটা খালি। এই ব্যাপারটা আমি নিজের মধ্যে বারবার দেখেছি: লগ করা মানে সত্য নয়। আমার নিজের হাতে সংগ্রহ করা ডেটাও আমার স্মৃতিকে বহুবার হারিয়েছে — আর সেই জয়গুলোই আমার মধ্যে একটা অতিরিক্ত আত্মবিশ্বাস তৈরি করে, যে আত্মবিশ্বাস বলছে, “সব কলাম ভরে ফেলো।”

এই আত্মবিশ্বাসের বিরুদ্ধে আমার একমাত্র অস্ত্র হলো অনিশ্চয়তা ঘোষণা করা। প্রতিটা লেখায় আমি স্যাম্পল সাইজ লিখি, কনফিডেন্স রেঞ্জ লিখি, আর স্পষ্ট করে বলি ডেটাসেটটা কী দেখতে পায় না। ফিল্ড প্লেসমেন্ট, ইনজুরি, চাপ, ড্রেসিংরুমের প্রেক্ষাপট — এসব আমার মডেলের অন্ধ দাগ। যে বিশ্লেষক অন্ধ দাগ স্বীকার করে না, তার রায় আর অনুমানের মধ্যে কোনো পার্থক্যই থাকে না। আই-টেস্ট একটা হাইপোথিসিস, রায় নয় — আর ডেটা সেটা প্রমাণ করার যন্ত্র।

এখানে একটা স্বীকারোক্তি দরকার। বাংলাদেশে জন্মে ভারতে কাজ করা বিশ্লেষক হিসেবে আমার একটা দুর্বলতা আছে — আমি প্রায়ই নিজের অবস্থান মুছে ফেলি, যাতে কেউ পক্ষপাতের অভিযোগ না করে। কিন্তু এই নিরপেক্ষতার আতিশয্যও একটা ফাঁদ। আমার অভিবাসী দৃষ্টিভঙ্গি একটা লেন্স, দায় নয়। দুই দেশের ক্রিকেট আমি ভেতর থেকে দেখেছি, আর সেই দেখাটাই আমাকে এমন জায়গায় প্রশ্ন করতে দেয়, যেখানে স্থানীয় বিশ্লেষক নির্বিকার। দৃষ্টিকোণ লুকানো নয়, ঘোষণা করা উচিত।

তাহলে খালি লেজারের সামনে সঠিক কাজটা কী? উত্তরটা নির্দয় রকমের সাধারণ — ঘোষণা করো যে লেজার খালি, তারপর খালি কেন, সেটাই লেখো। বিশ্লেষণ মানে সবসময় উত্তর নয়; কখনও কখনও বিশ্লেষণ মানে প্রশ্নটাকে সঠিকভাবে দাঁড় করানো। যে ডেটা নেই, সেটা না থাকার গল্পটাই এখানে একমাত্র সত্যিকারের গল্প।

তবে এখানেও একটা সতর্কতা দরকার। খালি লেজারের প্রতি একটা অন্ধ মুগ্ধতাও তৈরি হতে পারে — সব ফলাফলকে “অপর্যাপ্ত তথ্য” বলে দিয়ে নিজেকে জ্ঞানী ভাবা। এটাও এক ধরনের কাঠামোগত অলসতা। শিল্পের কারিগর, কোচ, স্কাউট — তারা যেখানে চোখ দিয়ে দেখে, সেখানে আমার খালি স্প্রেডশিট কিছুই বলে না। মডেল যেখানে হেরেছে, সেই কেসগুলো প্রকাশ করাই আমার আসল দায়। নইলে ডেটা-বিশ্লেষণ একটা ধর্ম হয়ে দাঁড়াবে, আর ধর্মের জায়গা গবেষণাগারে নয়।

গত সপ্তাহের ওই খালি ফাইলটা আমি মুছে ফেলিনি। একটা আলাদা ফোল্ডারে রেখেছি, নাম দিয়েছি “অন্ধ দাগ।” ভবিষ্যতে যেদিন cricket_asia-র পূর্ণ বিশ্লেষণ আসবে, সেদিন আমি জানতে পারব আমার কোন প্রশ্নগুলো সত্যিই উত্তর পায়নি — আর কোন প্রশ্নগুলো আমি কখনও করিনি বলেই উত্তর পাইনি। পরের সপ্তাহে যখন এশিয়ার ক্রিকেটের নতুন ডেটা আসবে, আমি প্রথমে সংখ্যা নয়, খালি ঘরগুলো খুঁজব। কারণ যে বিশ্লেষক খালি ঘর চিনতে শেখে, সে-ই কেবল ভরা ঘরের সংখ্যাগুলোকে সঠিকভাবে পড়তে পারে।