খালি ঘর, শক্ত প্রমাণ: ক্রিকেট বিশ্লেষণে 'তথ্য অপর্যাপ্ত' কেন একটি বৈধ ফলাফল

দুই হাজার তেইশের অক্টোবরে, রংপুরের ছোট এক কাজের ঘরে আমি একটা ম্যাচ-প্রিভিউয়ের টেবিল খুললাম। বাঁয়ে খেলোয়াড়ের নাম, উপরে কলাম—গড়, স্ট্রাইক রেট, সিচুয়েশনাল স্প্লিট, সাম্প্রতিক ট্রেন্ড। ডান দিকের প্রতিটি ঘর ফাঁকা। টেবিলটা আমার কাছে কোনো খেলোয়াড়ের কথা বলে না, সে বলে আমার নিজের পদ্ধতির কথা। বিশ্লেষণ মানে সব সময় উত্তর দিয়ে দেওয়া নয়। কখনো কখনো বিশ্লেষণের সবচেয়ে সৎ রূপ হলো ঘরটা ফাঁকা রেখে স্বীকার করা—এই ঘরে আমি জানি না।

আমি যে রিপোর্ট নিয়ে কাজ করছিলাম, তার কাঠামো দুই স্তরে সাজানো। প্রথম স্তর কাঁচা লেখা থেকে তথ্যবিন্দু, সত্তা আর সূত্রের মান বের করে আনে; দ্বিতীয় স্তর সেই তথ্যবিন্দুর উপর দাঁড়িয়ে গভীর বিশ্লেষণ করে। এই নকশাটা আমি পছন্দ করি, কারণ এটা খোলা খাতার মতো—প্রতিটি সিদ্ধান্তের পিছনে একটা ট্রেসযোগ্য সূত্র থাকে, প্রতিটা এন্ট্রি মেলানো যায়। কিন্তু এবার প্রথম স্তরের ফলাফল কার্যত খালি। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, তথ্যবিন্দু নেই, কোনো খেলোয়াড়, দল বা লিগের নাম নেই, সূত্রের মান বা সময়-সংবেদনশীলতার মূল্যায়নও নেই। ফলে দ্বিতীয় স্তরের প্রতিটি ঘর একই বাক্যে থামে—তথ্য অপর্যাপ্ত, মূল্যায়ন সম্ভব নয়।

এই লেখাটা সেই ফাঁকা টেবিল নিয়েই। কারণ আমার মনে হয়, খালি ঘরটাই এখানে আসল খবর।

আমি নয় বছরের বেশি সময় ধরে ক্রিকেট দেখছি আর প্রায় আট বছর ধরে সংখ্যা নিয়ে লিখছি। এই সময়ে আমি একটা জিনিস শিখেছি, যেটা প্রথম কয়েক বছরে শিখতে পারিনি—বিশ্লেষকের কাজ সব সময় উত্তর বানানো নয়। দুই হাজার আঠারো সালে আমি আমার প্রথম xG টেমপ্লেট বানাই, তারপর বছর লেগে যায় তার পরিষ্কার প্রান্তগুলোকে অবিশ্বাস করতে শিখতে। সেবার ফ্রান্স-আর্জেন্টিনার ম্যাচ শেষে আমার স্প্রেডশিটে ৬৪ ম্যাচের xG, PPDA আর স্প্রিন্ট দূরত্ব জমা ছিল। টেবিলটা যত নিখুঁত দেখাচ্ছিল, তত বেশি আমার সন্দেহ হচ্ছিল—কারণ আমি জানতাম, যে সংখ্যা আমার নিজের হাতে বানানো, তার ওজনগুলোও আমি নিজেই বেছেছি।

এই সন্দেহটাই আজকের কাজে সবচেয়ে বেশি দরকার। যে রিপোর্টটা আমার হাতে এসেছে, সেটা একটা 'শূন্য ফলাফল'—একটা নাল রেজাল্ট। প্রথম স্তরের বিশ্লেষণে কোনো ব্যবহারযোগ্য বিষয়বস্তু পাওয়া যায়নি। তথ্যবিন্দুর তালিকা ফাঁকা। এই অবস্থায় দ্বিতীয় স্তরের প্রতিটি বিভাগ—ফরম্যাট ও ম্যাচ বিশ্লেষণ, খেলোয়াড়ের কৌশল ও ডেটা, দলের ল্যান্ডস্কেপ ও র‍্যাঙ্কিং, লিগ ও বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেম, নিয়ম ও সুশাসন, ঝুঁকি বিশ্লেষণ, জনমত ও প্রত্যাশা, শিল্পে সংক্রমণ—সব একই অবস্থানে গিয়ে থেমেছে। কোন ফরম্যাট, টেস্ট না ওয়ানডে না টি-টোয়েন্টি, তা নির্ধারণ করা যায়নি; কোন ভেন্যু, কোন পিচ, কোন আবহাওয়া, ডাক-লুইস প্রযোজ্য ছিল কি না—কিছুই জানা যায়নি।

এটা ব্যর্থতা নয়। এটা একটা ফলাফল।

আমার মনে হয়, ক্রিকেট বিশ্লেষণে সবচেয়ে বেশি উপেক্ষিত দক্ষতা হলো 'না বলা'র দক্ষতা—যখন ডেটা নেই, তখন অনুমান না যোগ করা। আমাদের সংস্কৃতিতে বিশ্লেষককে সব সময় একটা মতামত দিতে হয়। টেলিভিশন প্যানেলে বসলে একটা প্রশ্ন আসবেই—কে জিতবে? কে সেরা? পিচ কেমন? সেই চাপে অনেক বিশ্লেষক ফাঁকা ঘরটাকে নিজের কল্পনা দিয়ে ভরিয়ে দেন। ফলাফল হিসেবে আমরা পাই এমন সব দাবি, যেগুলোর কোনো ডিনোমিনেটর নেই, কোনো নমুনার আকার নেই, কোনো পরীক্ষা নেই।

বাংলাদেশের ঘরোয়া সার্কিটের ডেটা নিয়ে কাজ করা আমার অভিজ্ঞতায় এই চাপটা আরও বেশি। ঢাকা প্রিমিয়ার লিগের ম্যাচ শেষে প্রতিটি বলের ডেটা পাওয়া কঠিন; কোনো ম্যাচে সঠিক পিচ-ম্যাপ থাকে না, কোনো ম্যাচে স্ট্রাইক-রোটেশন ট্র্যাকিং থাকে না। পাঁচ ম্যাচের একটা স্ট্রেটচকে আমরা প্যাটার্ন দেখে ফেলি, কারণ আমরা নিজেরাই সেই কয়েকজন যারা তাকিয়ে আছি—তাই প্রতিটা আবিষ্কার নতুন মনে হয়। এখানেই আমি নিজের জন্য একটা নিয়ম বসিয়েছি: লেখার আগেই ন্যূনতম নমুনা ঠিক করে নাও, আর সেই সীমার নিচের সব কিছুকে 'পর্যবেক্ষণ, আবিষ্কার নয়' লেবেল দাও।

এখন ভাবুন, যে পাইপলাইনে কাজ হচ্ছে সেটা এই নিয়মটাকেই সিস্টেমে বসিয়ে দিয়েছে। প্রথম স্তরে তথ্যবিন্দু না থাকলে দ্বিতীয় স্তর কিছুই দাবি করে না। প্রতিটি ঘর একই লেবেল পায়—তথ্য অপর্যাপ্ত। এই আচরণকে আমি পেশাদারি সততা বলি। ডোমেইন লেবেল হিসেবে শুধু 'cricket_asia'—একটা আঞ্চলিক ট্যাগ—থাকা সত্ত্বেও সেই ট্যাগ থেকে কোনো ভূ-রাজনৈতিক দাবি টানা হয়নি। ভারত-পাকিস্তান প্রসঙ্গ, নির্বাচন-বিতর্ক, এনওসি-বিতর্ক—কিছুই অনুমান করে যোগ করা হয়নি, কারণ সূত্রে সেগুলোর কোনো ভিত্তি নেই।

এই শূন্য ফলাফলটাই আসলে একটা প্রক্রিয়াগত সাফল্যের প্রমাণ। খোলা খাতার রূপকটা এখানে জরুরি। ভাবুন, একটা হিসাবের খাতা যেখানে প্রতিটা লেনদেনের পিছনে একটা প্রমাণ থাকতে হয়—কেউ কোনো এন্ট্রি বানাতে পারে না যদি মূল দলিলে সেটা না থাকে। সিস্টেমটা যাচাইযোগ্য, ট্রেসযোগ্য আর পুনর্ব্যবহারযোগ্য থাকলে দুর্বল ডেটাও কম ক্ষতি করে। কিন্তু যদি সেই কাঠামোতে জোর করে কিছু ঢোকানো হয়, তাহলে একবার ভুল দাবি ঢুকে গেলে সেটা সব জায়গায় ছড়িয়ে পড়ে। তাই কোনো তথ্য না থাকলে সবচেয়ে নিরাপদ কাজটা হলো খালি ঘরটাকে খালি রাখা, তারপর সিদ্ধান্ত নেওয়া: মূল নিবন্ধ থেকে প্রথম স্তরটা আবার চালাও, তথ্যবিন্দু, সত্তা আর সূত্রের মানের ঘরগুলো পূরণ হয়েছে কি না নিশ্চিত করো।

এখানেই আমার কাজের ধরন আর সবচেয়ে বেশি মেলে। বিশ্লেষণ আমার কাছে কোনো একক ম্যাচের গল্প নয়; এটা একটা অডিট। দুই হাজার বিশ সালে যখন আমি প্রথম স্তরের কাঠামো নিয়ে বসি, সেবারও একই শিক্ষা ছিল। কোভিডের বিরতিতে ইউরোপে ফুটবল ফিরলে আমি খালি স্টেডিয়ামের প্রথম পাঁচ রাউন্ড বিশ্লেষণ করি। ২০২০-এর খালি স্টেডিয়াম হোম-অ্যাডভান্টেজকে একটা প্রাকৃতিক পরীক্ষায় পরিণত করেছিল। ঘরের দলের জয়ের হার ৪৩.৩ শতাংশ থেকে নেমে আসে ৩৩.৩ শতাংশে, ঘরের দলের গড় xG কমে শূন্য দশমিক দুই চার। গ্যালারির নীরবতা হোম-অ্যাডভান্টেজ মুছে দেয়নি; সেটা কে কতটা ভাগ পায়, তার হিসাব ভেঙে দিয়েছিল। কিন্তু আমি সেবারও থামিনি জয়ের হারের দিকে তাকিয়ে—আমি কনফাউন্ডারগুলো লেখার ভেতরেই গুনে রেখেছি: বুদবুদ, সময়সূচি, ফরম্যাট পরিবর্তন, খেলোয়াড়ের অনুপস্থিতি, আম্পায়ার প্রোটোকল।

আজকের রিপোর্টের প্রতিটি বাক্য এই একই শৃঙ্খলায় লেখা। প্রতিটি সিদ্ধান্তের পিছনে বন্ধনী খোলা হয়েছে—সূত্র কোথায়, কে দিয়েছে, কেন দেওয়া যায়নি। ঝুঁকির তালিকায় ফরম্যাট মেলানো, ছোট নমুনা থেকে অতিরিক্ত সিদ্ধান্ত টানা, ভেন্যু-বায়াস উপেক্ষা করা, ডাক-লুইস বা টসের ভাগ্য-উপাদান বাদ না দেওয়া, ডিআরএস-বিতর্ক—সব বিন্দু আছে, কিন্তু প্রতিটা বিন্দুর পাশে টিক বসানো হয়নি। কারণ কোনোটাই মূল্যায়ন করা সম্ভব হয়নি। একটা চেকলিস্ট যেখানে প্রতিটা ঘর অসম্পূর্ণ, সেটাও একটা সৎ নথি।

কিন্তু এখানেই একটা বিপদ আছে, আর সেটা নিয়ে আমার সন্দেহটা আমি স্পষ্ট করেই বলি।

খালি ডেটার সবচেয়ে বড় শত্রু অপূরণ, কিন্তু দ্বিতীয় সবচেয়ে বড় শত্রু অতিরিক্ত পূরণ। আমি দেখেছি, বিশ্লেষকরা দুই ধরনের ভুল করেন। একদল ফাঁকা ঘর দেখে হাত গুটিয়ে বসে থাকেন—কিছুই বলেন না, কোনো দিকনির্দেশনা দেন না। আরেকদল ফাঁকা ঘরটাকে জোর করে ভরিয়ে দেন কোনো সুন্দর কাঠামো দিয়ে, কারণ একটা পূর্ণ টেবিল দেখতে ভালো লাগে, একটা নাম দেওয়া সূচক মেলে ধরতে সুবিধা হয়। আমার ২০১৮ সালের xG টেমপ্লেটের গল্পটা ঠিক এই দ্বিতীয় দলের। একটা ফুটবল থেকে আমদানি করা কম্পোজিট মেট্রিক বানানো সহজ, একবার নাম পেয়ে গেলে সেটা রক্ষা করাও সহজ—আর আউটপুটের নিখুঁততা ভেতরের ওজনের স্বেচ্ছাচারিতাকে ঢেকে দেয়। তাই আমার নিয়ম: একই লেখায় মডেলের ব্যর্থতার উদাহরণ দেখাও, ওজনগুলো নিয়ে সংবেদনশীলতা পরীক্ষা চালাও, আর যেকোনো একক সংখ্যাকে চূড়ান্ত রায় নয়—পর্যালোচনাধীন দাবি হিসেবে ধরো।

কিন্তু এর উল্টো দিকটাও আমাকে স্বীকার করতে হবে। চোখের বিচার—eye test—সব সময় ভুল নয়। কখনো কখনো একজন কোচের স্বজ্ঞা সেই জায়গাটা ধরে ফেলে, যেখানে আমাদের ডেটা পৌঁছায় না। দুই হাজার বাইশের কাতার বিশ্বকাপে আমি একটা স্পোর্টস মিডিয়া স্টার্টআপে ডেটা বিশ্লেষক হিসেবে কাজ করছিলাম। মরক্কো সেমিফাইনালে পৌঁছাল, আর আমাদের একজন সিনিয়র বিশ্লেষক তাদের রক্ষণভাগকে বললেন 'নিছক বাস পার্কিং'। আমি PPDA ডেটা বের করলাম। গ্রুপ পর্বে মরক্কো গড়ে মাত্র শূন্য দশমিক আট xG সুযোগ দিয়েছিল, আর তারা চাপ দিত নির্বাচিত ট্রিগারে। সিনিয়র বিশ্লেষক সংখ্যাটা খারিজ করে দিলেন, কিন্তু সম্পাদক আমার চার্টটা ব্যবহার করলেন। পর্তুগালের বিপক্ষে মরক্কোর এক-শূন্য জয় মডেলটাকে প্রমাণ করল।

শিক্ষাটা এখানে দ্বিমুখী। নির্বাচিত প্রেস হলো সন্ন্যাসীর শৃঙ্খলা: প্যাটার্ন খুললে আঘাত করো, নাহলে অপেক্ষা করো। কিন্তু সেই একই ঘটনা আমাকে শেখাল, চোখের বিচারকে আগে স্টিলম্যান করতে হয়—তারপর মাপতে হয় সে কতটা ঠিক ধরছে। আজকের খালি ডেটার রিপোর্টও একই জায়গায় দাঁড়িয়ে। কেউ যদি বলেন 'এই ম্যাচে অমুক দল জিতবে', আমি সেটা খারিজ করব না। আমি শুধু জিজ্ঞেস করব—কোন নমুনায়, কোন নিয়ন্ত্রিত ভেরিয়েবলে, কোন সূত্রে? যদি উত্তর না থাকে, তাহলে সেটা একটা পর্যবেক্ষণ, কোনো সিদ্ধান্ত নয়।

এখন প্রশ্নটা হলো, এই শূন্য ফলাফল থেকে সামনে কী করা উচিত। আমার কাছে উত্তরটা পরিষ্কার। প্রথম কাজ—মূল নিবন্ধ থেকে প্রথম স্তরের বিশ্লেষণটা আবার চালানো, এবং নিশ্চিত করা যে তথ্যবিন্দু, সত্তা আর সূত্রের মানের ঘরগুলো পূরণ হয়েছে। দ্বিতীয় কাজ—সূত্রের মান যাচাই করা: কোন সূত্র, কোন স্তরের, কতটা নির্ভরযোগ্য। তৃতীয় কাজ—সময়-সংবেদনশীলতা ঠিক করা: প্রকাশ বা ঘটনার তারিখ কী। এই তিনটা ঘর পূরণ না হওয়া পর্যন্ত কোনো গভীর বিশ্লেষণে হাত দেওয়া উচিত নয়।

আর এখানেই আমার আসল আশাবাদ। একটা সিস্টেম যদি খালি ডেটা পেয়ে অনুমান না বানায়, বরং 'তথ্য অপর্যাপ্ত' লিখে থেমে যায়, তাহলে সেই সিস্টেমের প্রতিটি পূর্ণ ফলাফলও বেশি বিশ্বাসযোগ্য হয়। যে মডেল নিজের ফাঁকা ঘরগুলো চেনে, সে নিজের ভরা ঘরগুলোর উপরেও কম মিথ্যা বলে। ক্রিকেটে আমরা প্রায়ই ভুলে যাই, সবচেয়ে বড় মিথ্যা প্রায়ই সবচেয়ে নিখুঁত টেবিলের ভেতর লুকিয়ে থাকে।

আমার পরের সপ্তাহের কাজটা সহজ নয়। আমাকে ফাঁকা ঘরটা নিয়েই বসতে হবে, আর প্রশ্ন করতে হবে: এই ঘরে কী বসবে—একটা প্রমাণ, নাকি একটা প্রতিশ্রুতি? কারণ একটা বিশ্লেষণ তখনই সত্যি হয়, যখন সে নিজের সীমাটা জানে। যে ম্যাচের ডেটা এখনো আসেনি, তার ভবিষ্যদ্বাণীও এখনো লেখা হয়নি।