খুলনার অলিখিত স্কোরকার্ড: এশিয়ার ঘরোয়া ক্রিকেট কীভাবে নিজের ডেটা মুছে ফেলছে

খুলনার শেখ আবু নাসের স্টেডিয়ামের পশ্চিম গ্যালারিতে ২০২৪ সালের ১৩ জানুয়ারি সকাল ন'টা। বাঁ প্রান্ত থেকে এক বাঁহাতি স্পিনার টানা সাত ওভার করলেন—একই জায়গায় পা ফেলে, একই কোণে হাত ছাড়ছেন, লাইন প্রায় মিলিমিটার-নিখুঁত। আমি সেই সাত ওভারের ৪২টি বল নিজের খাতায় টুকে রাখলাম। সরকারি স্কোরশিটে উঠছে শুধু ওভার সংখ্যা আর রান।

দিনশেষে আমার খাতায় ২০৪টি ডেলিভারির এন্ট্রি। সরকারি স্কোরকার্ডে ৮৩ ওভার, ১৭ উইকেট, দুই অর্ধশতক, আর একটা দশমিক-নিখুঁত বোলিং-গড়। ঘাটতিটা কোথাও লেখা নেই। সেই বাঁহাতির ছ'মৌসুমের প্রথম-শ্রেণির গড় ১৯-এর নিচে, তবু তাঁকে নিয়ে কোনো ফাইল তৈরি হয় না, কারণ তিনি যে ম্যাচগুলোতে বল করেন সেগুলোর বল-বাই-বল লগ কেউ রাখে না। লোকাল সিলেকশন কমিটি আঁকা পরিসংখ্যান দেখে সিদ্ধান্ত নেয়, আর যেখানে পরিসংখ্যানই নেই সেখানে সিদ্ধান্ত নেয় উপস্থিতির গন্ধ শুঁকে।

সংখ্যাগুলো মিথ্যা বলেনি; তারা আরও ভালো একটি প্রশ্নের অপেক্ষায় ছিল। প্রশ্নটা উইকেট নয়, সার্ভাইভাল।

প্রেক্ষাপট: এশিয়ার ঘরোয়া ক্রিকেটে মাপার অসমতা

এশিয়ার ক্রিকেট ক্যালেন্ডারে তিন ধরনের ম্যাচ আছে। প্রথম ধরনের ম্যাচে থাকে হক-আই, বোল-ট্র্যাকিং, স্টেডিয়ামের প্রতিটি সেক্টরের ক্যামেরা, ফলো-থ্রু ডেটা ফিড—মিরপুর, দুবাই, কলম্বো, চেন্নাইয়ের আন্তর্জাতিক সিরিজ। দ্বিতীয় ধরনের ম্যাচে থাকে আংশিক কাভারেজ—এশিয়া কাপের বাইরের কিছু এমার্জিং টিম সিরিজ, ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগের টেলিভিশন ম্যাচ, ঢাকা প্রিমিয়ার লিগের একাংশ। আর তৃতীয় ধরনের ম্যাচে থাকে শুধু একটি হাতে-লেখা স্কোরবুক, যেটা মৌসুম শেষে কোনো আলমারিতে ঢুকে যায় এবং কেউ আর কখনো খোলে না।

বাংলাদেশের জাতীয় ক্রিকেট লিগের বড় অংশ, ভারতের রঞ্জি ট্রফির অনেক ভেন্যু, পাকিস্তানের কোয়াইদ-ই-আজম ট্রফির আউটগ্রাউন্ড ম্যাচ, শ্রীলঙ্কার ক্লাব টুর্নামেন্টের নিচের স্তর—সবই তৃতীয় ধরনের। এখানে স্ট্রাইক রেট, ডট-বল শতাংশ, ওভার-বাই-ওভার প্রেশার ইনডেক্স, ফিল্ড-সেটিং ম্যাপ—এসবের অস্তিত্ব থাকে না। ফলে সেই ম্যাচ থেকে যিনি ৪০ গড়ে ৭০০ রান করেন আর যিনি ৩২ গড়ে ৬৫০ রান করেন, তাঁদের মধ্যে কোনো তুলনা সম্ভব নয়, কারণ তুলনাটা করাই যায়নি।

এই অসমতা নিরীহ নয়। খেলা নির্বাচনের পুরো কাঠামোটা দাঁড়িয়ে আছে একটা সরল অনুমানে: যেটা মাপা যায়, সেটাই সত্য। কিন্তু এশিয়ার বাস্তবতায় যেটা মাপা হয়, সেটা ক্রিকেট দক্ষতার নমুনা নয়—সেটা সুযোগের নমুনা। যে খেলোয়াড় বড় ভেন্যুতে, সম্প্রচারিত ম্যাচে, সেরা দলের হয়ে খেলার সুযোগ পায়, তার মাপ হওয়া শুরু হয়; যার সুযোগ আসে নিচের টেবিলের দলের হয়ে, তার কেরিয়ার শুরু হয়েই অদৃশ্য হয়ে যায়।

আমি ২০১৭ সালে ঢাকার একটি ডিজিটাল স্পোর্টস স্টার্টআপে প্রথম ডেটা-হায়ার হিসেবে যোগ দেওয়ার সময় ১৮ হাজার টাকা বেতনে হাতে ধরে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ ফুটবলের ৪৪ ম্যাচ, ১৪ হাজার ২০০ ইভেন্ট কোড করেছিলাম। সেখানেই দেখলাম, একটি ম্যাচের ক্যামেরা সরিয়ে নিলে কতটা বিশাল তথ্য হাওয়ায় মিলিয়ে যায়। ক্রিকেটে সেই ক্ষতির পরিমাণ কয়েকগুণ।

মূল বিশ্লেষণ: যে চার জায়গায় ডেটা সিদ্ধান্ত নেয়, আর যেখানে সিদ্ধান্ত ডেটা বানায়

এক. নমুনাটাই নির্বাচন

ধরুন, একটি ঘরোয়া মৌসুমে তিনজন বাঁহাতি স্পিনার আছেন। একজনের দল ঘরের মাটিতে খেলছে, ম্যাচ সম্প্রচারিত, বোল-বাই-বোল লগ তৈরি হচ্ছে। দ্বিতীয়জনের দল বাইরে খেলছে, কাভারেজ নেই। তৃতীয়জন আহত হয়ে মৌসুমের ৪০ শতাংশ ম্যাচ মিস করেছেন—তাঁর তথ্যও নেই, কিন্তু কারণটাও লগে ওঠেনি।

মৌসুম শেষে যে তালিকা তৈরি হয়, সেখানে তিনজনই আছেন, কিন্তু ওজন সমান নয়। প্রথমজনের নামের পাশে থাকে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যা; দ্বিতীয়জনের নামের পাশে থাকে সিলেক্টরদের স্মৃতি; তৃতীয়জনের নামের পাশে থাকে সেই বাক্যের একটা ছায়া—‘ফিটনেস নিয়ে প্রশ্ন আছে’। এই মুহূর্তে যেটা ঘটে তা মাপ নয়, এটি মাপার মত একটি অনুষ্ঠান।

আমার হাতে কোড করা নমুনায়—প্রায় তিন হাজার বল, ছয়টি ভেন্যু, তিনটি মৌসুম—বাঁহাতি স্পিনারদের মোট ওভারের ৩৮ থেকে ৪০ শতাংশ বল করেও উইকেটের ৫০ শতাংশের বেশি নিয়েছেন। সংখ্যাটি চমকপ্রদ নয়। চমকপ্রদ হলো, এই ভগ্নাংশটি বের করতে আমাকে হাতে বল গুনতে হয়েছে, কারণ কোথাও এটি রেকর্ড করা নেই। এশিয়ার ঘরোয়া ক্রিকেটে বিশ্লেষণ মানে সবসময় আবিষ্কার নয়; অনেক সময় সেটা পুনর্নির্মাণ।

দুই. ওয়ার্কলোড আর বয়সের বাঁকটি ভুল জায়গা থেকে ধার করা

এশিয়ার ক্রিকেটে দ্রুত বোলারদের পিক-কার্ভ নিয়ে আলোচনা প্রায় সবসময় একটি ধার করা মডেল দিয়ে হয়, যেটি ইংল্যান্ড, অস্ট্রেলিয়া ও দক্ষিণ আফ্রিকার কাউন্টি ও শেফিল্ড শিল্ডের ওয়ার্কলোড ডেটা থেকে বানানো। সেখানে মৌসুমের মাঝে বিশ্রাম থাকে, দীর্ঘ বিরতি থাকে, শীতকালে ইনডোর সেশন থাকে। বাংলাদেশ বা শ্রীলঙ্কার ঘরোয়া কাঠামোয় সেই ছন্দ নেই।

ফলাফলটা গণিতের সরল: একই ওয়ার্কলোড সূচক যখন ভিন্ন মাটিতে, ভিন্ন আর্দ্রতায়, ভিন্ন বোলিং লোডের সঙ্গে বসানো হয়, তখন সূচকটি রক্ষা করে না বোলারকে; অভিযুক্ত করে। প্রতিটি মডেল একটি প্রার্থনা, যতক্ষণ না ডেটা অন্যথা বলে—আর ভুল প্রেক্ষাপটে বসানো মডেল কোনোদিনই উত্তর দেয় না।

এখানেই আরেকটি জিনিস লুকিয়ে আছে, যেটা নিয়ে আমি সবচেয়ে বেশি লিখতে চাই। এশিয়ার ঘরোয়া কাঠামোয় অল্প বয়সী, দ্রুত পরিণত হওয়া পেসারদের ওপর লোড পড়ে সবচেয়ে দ্রুত। হাই স্কুল শেষ করার আগেই তাঁকে জাতীয় দলের নেটে ডাকা হয়, তারপর ঘরোয়া লিগে টানা ওভার দেওয়া হয়, তারপর ইনজুরি ম্যানেজমেন্ট পরিকল্পনা লেখা হয় একটা ছক দিয়ে—যে ছকের বয়সসীমা তাঁর শরীরের বয়সের সঙ্গে মেলে না। এই পথটা কেউ ইচ্ছা করে তৈরি করেনি; কেউ কেউ করিয়েছে একসাথে, কারণ বড় ভেন্যুতে সুযোগ পেলে না খেলিয়ে ছাড়বেন না, আর খেলালে ডেটা তৈরি হবে—ডেটা তৈরি হলে সিলেকশনের ভিত্তি তৈরি হবে, আর সেই ভিত্তি যত শক্ত হবে আপনার সিস্টেমকে প্রশ্ন করা তত কঠিন হবে।

তিন. হোম-স্পিন আধিপত্য কি সত্যি, নাকি নমুনার কৌশল

এশিয়ার ঘরোয়া প্রথম-শ্রেণির ম্যাচগুলোতে স্পিনারদের আধিপত্য নিয়ে কোনো বিতর্ক নেই। মিরপুর, রাজশাহী, খুলনা, বগুড়ার উইকেট ধীর গতির ও টার্নিং; স্পিনাররা ৫৫ থেকে ৬৫ শতাংশ ওভার করেন, এবং ম্যাচের ফল প্রায়শই সেশন-শেষে নির্ধারিত হয়। এই সংখ্যাটি এতটাই পরিচিত যে এটিকে প্রায় ভূগোলের সত্য ধরে নেওয়া হয়।

কিন্তু প্রশ্নটা যদি উল্টো করে করা হয়— এই আধিপত্য কি কেবল উইকেটের ফল, নাকি সিলেকশন-নমুনার ফল?—তাহলে ছবি বদলাতে শুরু করে। বাঁহাতি স্পিনার বড় ভেন্যুতে বেশি খেলেন, কারণ বাঁহাতি স্পিনের বিপরীতে ব্যাটিং প্রস্তুতি কম; সবচেয়ে বেশি কভারেজ পায় সেই দলগুলো, যাদের শক্তিমান পেস অ্যাটাক আছে এবং যারা ফ্ল্যাট সেশনে ব্যাটিং করে; ফলে স্পিন-নির্ভর ইনিংসগুলো প্রায়শই ভেন্যুর বাইরে অবস্থান করা টিমের পিচে হয় না।

১৯ থেকে ১৯.৫ বলের গড়ে বল করার সময়, বল ঘোরানোর ক্ষমতা যতই থাকুক, আপনার তথ্য প্রায়ই শুধুমাত্র একটি স্তম্ভে থাকে—গড়। স্ট্রাইক রেট, ইকোনমি বাই ফেজ, চতুর্থ ইনিংসে রক্ষণাত্মক ইনিংসে আপনার রোল—এসব নেই। সেই শূন্যতার জায়গাটা দখল করে নেয় গল্প। কে ‘বড় ম্যাচের বোলার’, কে ‘অন্য পিচে বোলিং করতে পারেন না’—এই উপাখ্যানগুলো তৈরি হয় ডেটার বাইরে, কিন্তু ডেটার ভাষায় বলে দেওয়া হয়।

চার. হিটম্যাপ এমন এক মানচিত্র, যার রাস্তা নেই

হিটম্যাপ নিয়ে আমার একটি স্পষ্ট ও অজনপ্রিয় মত আছে। তিরিশ মিটারের কুড়িটা বর্গফল দেখে কেউ বোঝে না বাঁহাতি স্পিনার ফ্লাইট করছিলেন, দুর্দান্ত প্রেসার বানাচ্ছিলেন, বা নিছক নিরাপদ ওভার দিচ্ছিলেন। হিটম্যাপ মাপে কোথায় বল গেছে—এটা ওঠে আসে। হিটম্যাপ মাপে না বলটি কেন ওখানে গেছে, কে ফিল্ড সাজিয়েছিলেন, কোন সেশনে কত রান বাঁচানো দরকার ছিল।

বাংলাদেশের ঘরোয়া লিগে যেখানে হিটম্যাপ নেই, সেখানে সুবিধাটা অন্য দিকে। বোলারদের দেখা যায় সিস্টেমে, পুরো টাইমলাইনে, পার্টনারশিপের ভেতরে। আমি যেমন খুলনার মাঠে তিন দিন বসে দেখেছি, ওই বাঁহাতি স্পিনার প্রতিদিন দ্বিতীয় সেশনেই মাত্র এক বল ছাড়তেন বাইরের দিকে; বাকি ৪০টা বলই ঢুকত বা স্কিড করত। ডেটা না থাকলে সেই কাঠামোটা দেখা যায়, কিন্তু রেকর্ড করা যায় না।

হিটম্যাপ সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে—এই কথাটি সত্য, কিন্তু শুধু সেই সিদ্ধান্তের জন্য যেখানে প্রশ্নটি ইতিমধ্যেই ঠিকভাবে ফ্রেম করা। দুর্ভাগ্যবশত, এশিয়ার অনেক সিলেক্টর সেই ফ্রেমিং নিজেরাই করেন না, তাঁরা ম্যাপ ধার করেন। খুলনায় আমি শিখেছি, নীরবতাও একটি ডেটাসেট—কিন্তু নীরবতা পড়তে জানতে হয়, নইলে সেটা পড়া হয় ঢোলের মতো।

বিপরীতমুখী দিক: যেখানে সংযুক্তি কারণ নয়

স্বাভাবিক প্রতিক্রিয়া হলো এই যুক্তি: এশিয়ার ঘরোয়া ক্রিকেট বাজে, তাই এখান থেকে খেলোয়াড় বেরোয় না। আমি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে চাই না, কারণ আমার নিজের তথ্য আমার বিরুদ্ধে যায়। রেকর্ড না থাকার অর্থ এই নয় যে রেকর্ড করার মতো কিছু নেই; বরং অর্থ হলো, আপনি যে সময়ে রেকর্ড করতে পারেননি, সেই সময়ে যে কেউ সত্যিই ভালো খেলেছিলেন, সেটা আপনি প্রমাণ করতে পারবেন না। এটা নেতিবাচক ফলাফল, ক্ষতিকারক সিদ্ধান্ত নয়। পার্থক্যটা বড়।

আরও একটি জিনিস সরাসরি বলা দরকার। এশিয়ার ঘরোয়া কাঠামোয় ঢেলে সাজানো সফলতার একটি অংশ কেবল বৃষ্টির। আমি কয়েকটি মৌসুমের স্কোরকার্ড মেলানোর সময় খেয়াল করেছি, বহু ম্যাচে চারটি ইনিংস পূরণ হয়নি, প্রথম দিনের পুরো সেশন নষ্ট হয়েছে, এবং কয়েকটি স্পিন-বান্ধব ম্যাচের দ্বিতীয় ইনিংস মাত্র ৪০ ওভারেই শেষ হয়েছে। যেখানে সেশন কাটা পড়ে যায়, সেখানে পেসারের গড় কৃত্রিমভাবে বাড়ে, কারণ শক্ত পিচে বল করার সুযোগটাই আসেনি। এই সংখ্যাটি কেউ লেখে না, কারণ বৃষ্টি খারাপ খবর নয়—এটা কারও দোষ নয়।

এখানেই আমার সবচেয়ে পরিচিত নীতিটি মনে আসে: স্পাইক নিজেই স্পাইকড হয়েছে, কিন্তু প্যাটার্নটি ডেটার মধ্যেই থেকে গেছে। যে ওই বাঁহাতি স্পিনারের গড় প্রথম তিন মৌসুমে ২২, চতুর্থ মৌসুমে ১৮—সেখানে উন্নতিটা আসলে বোলিংয়ের উন্নতি নয়; সেটি ফিটনেস, একটি সঠিক পার্টনারশিপ এবং পিচ-সেটির পরিবর্তনের যৌগিক ফল। যে বিশ্লেষক কেবল গড়টি দেখেন, তিনি একটি সংযুক্তিকে একটি কারণ হিসেবে পড়েন। এশিয়ার ক্রিকেটে এই ভুলটি সবচেয়ে ব্যয়বহুল ভুল, কারণ এটি হয়ে থাকে অদৃশ্যভাবে, কোনো সংবাদ সম্মেলনের ছবি ছাড়াই।

তাই যারা বলে ‘ডেটা এশিয়ার ঘরোয়া ক্রিকেটকে বদলে দিয়েছে’—তাদের জবাব হলো, ডেটা এখনো এখানে পৌঁছায়নি। যেটা পৌঁছেছে, তা ডেটার অভাবের চেয়ে বেশি ক্ষতিকর কিছু নয়—সেটা হলো ডেটার অভাবকে পরিসংখ্যান বলে চালিয়ে দেওয়ার অভ্যাস।

পরবর্তী মৌসুমে যা দেখতে হবে

আগামী ঘরোয়া মৌসুমে স্কোরকার্ড দেখার সময় তিনটি জিনিস আলাদা করে খেয়াল করুন। প্রথমত, যিনি মৌসুমের গড়ে শীর্ষে, তাঁর ইনিংসগুলোর ভেন্যু-তালিকা দেখুন; যদি সেটির বড় অংশ ঘরের মাঠে হয়, তাহলে গড়টা আপনার কাছে কম, সেটির কাঠামো আপনার কাছে বেশি। দ্বিতীয়ত, বোলারদের মাসিক ওভার-সংখ্যা লিখে রাখুন, কেবল উইকেট; ইনজুরির আগে ওভারের পাহাড়টিই সবচেয়ে আগে দেখা যায়। তৃতীয়ত, সেই ম্যাচগুলোর তালিকা করুন যেগুলোর কোনো লগ নেই—কারণ আপনার পরবর্তী সেরা খেলোয়াড় সম্ভবত সেখানেই বল করছেন, অথবা সেখানেই বল করেছিলেন, এবং কেউ তা জানে না। খুলনার নীরবতা খুলনায় থেকেই যায়; প্রশ্নটা হলো, আপনি খাতাটা খোলার জন্য ফিরে আসবেন কি না।