খালি স্প্রেডশিট, ভরা সম্প্রচার: এশিয়ার ক্রিকেট ডেটার অদৃশ্য ফাঁক

গত সপ্তাহে একটা ফাইল খুলে আমি বেশ কিছুক্ষণ চুপ করে বসে ছিলাম। বারোটা সারি, প্রতিটির পাশে একই উত্তর—তথ্য অপর্যাপ্ত। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, একটি তথ্যবিন্দুও নেই। এশিয়া অঞ্চলের ক্রিকেট নিয়ে লেখা একটি প্রতিবেদন বিশ্লেষণের পাইপলাইনে ঢুকেছিল, ভেতরে পৌঁছে দেখা গেল সেটি আসলে ঢোকেইনি। ফাইলটা দেখতে নিখুঁত—ঘরগুলো ঠিকঠাক সাজানো, লেবেল জায়গামতো, শুধু ভেতরে কিছু নেই। ডেটার ভাষায় একে বলে নাল পেলোড। স্প্রেডশিট সম্প্রচারে বাধা দেয়নি; সে শুধু সম্প্রচারের চেয়ে বেশি সময় টিকে থেকেছে। আর ওই ফাঁকা ফাইলটাই আমাকে একটা প্রশ্নের দিকে ঠেলে দিল—এশিয়ার ক্রিকেট এত বেশি সম্প্রচারিত, এত বেশি আলোচিত, তবু তার এত কম অংশ আসলে যাচাইযোগ্য কেন?

ওই ফাইল কেন ফাঁকা হলো, সেটা নিজেই একটা গল্প। প্রথমে প্রতিবেদনটা সার্ভারে পৌঁছায়ইনি—ইনজেশন ব্যর্থ। তারপর শ্রেণিবিন্যাসের লেবেল এসেছে ক্রিকেট_এশিয়া হিসেবে, যেখানে দরকার ছিল শুধু ক্রিকেট। উপশ্রেণি মূল শ্রেণির চেয়ারে বসে গেছে; নিচের সব বিশ্লেষণ-টেমপ্লেট ভুল ঠিকানায় চলে যাবে। আর সবচেয়ে বিপজ্জনক জিনিসটা শেষে—সিস্টেম কোনো এরর দেয়নি। বরং একটা সম্পূর্ণ দেখতে খাঁটি খোলস বানিয়ে দিয়েছে, প্রতিটি ঘরে লেখা প্রযোজ্য নয়। প্রবেশে বাধা, ঠিকানায় ভুল, শেষে নীরব নিস্পত্তি। আমি নয় বছর ধরে ম্যাচ দেখছি, কনকোর্স থেকে স্কোরবোর্ড পর্যন্ত; এই একই তিনটি ধাপে ভেঙে পড়তে দেখেছি অসংখ্য নির্বাচন সভা, নিলামের টেবিল আর ওয়ার্কলোডের হিসাব।

এশিয়ার ক্রিকেটের সম্প্রচার-অর্থনীতি বিশাল। এশিয়া কাপ, আইপিএল, বিপিএল, পিএসএল, আইএলটি-টোয়েন্টি—ক্যালেন্ডার জুড়ে স্ক্রিন ভরে থাকে। কিন্তু সম্প্রচারের সময় আর কাঠামোবদ্ধ ডেটার গভীরতা এক জিনিস নয়। একটা বলের গতি, লাইন, বাউন্স, ব্যাটারের ফুটওয়ার্ক, ফিল্ডারের শুরুর অবস্থান—এসব যদি বল-বাই-বল স্তরে সংরক্ষণ না হয়, তবে ম্যাচ শেষ হওয়ার পরেও আমরা জানি না আসলে কী ঘটল। আমার অভিজ্ঞতায় এশিয়ার বেশিরভাগ ঘরোয়া প্রতিযোগিতায় স্কোরকার্ড নিখুঁত থাকে, কিন্তু তার পেছনের স্তরটা প্রায়ই থাকে না। কে কোন ওভারে কোন ফিল্ডে দাঁড়িয়ে ছিল, পাওয়ারপ্লেতে কোন বোলারকে কতটা শর্ট বল করা হয়েছে, ডেথ ওভারে ইয়র্কারের অনুপাত কত—এসব প্রশ্নের উত্তর সাধারণত কোনো পাবলিক ডেটাবেসে খুঁজে পাওয়া যায় না। যেখানে উত্তর থাকে না, সেখানে আলোচনা চলে স্মৃতি আর অনুমানের ওপর।

আর ঠিক এখানেই দ্বিতীয় সমস্যাটা—লেবেল ড্রিফট। শ্রেণিবিন্যাসে ক্রিকেট নামের মূল শ্রেণির জায়গায় উপশ্রেণি ঢুকে পড়লে যন্ত্র বুঝতে পারে না ফাইলটা কোথায় ফেলবে। মানুষের ক্ষেত্রেও একই ঘটে। একজন নির্বাচক যখন তাসকিন আহমেদের ডেথ-ওভার ইকোনমি দেখেন, তিনি সেটাকে ক্রিকেট শ্রেণিতে ফেলেন—অর্থাৎ বোলিং। অথচ ওই সংখ্যাটা আসলে ক্রিকেট_এশিয়া শ্রেণির—অর্থাৎ ওই পিচ, ওই আর্দ্রতা, ওই ম্যাচ-আপের প্রেক্ষাপটে তৈরি। একই ইকোনমি ঢাকার শেরে বাংলায় আর মাউন্ট মাঙ্গানুইয়ে একই গল্প বলে না।

এশিয়ার ক্রিকেটে সম্প্রচারের পরিমাণ আর যাচাইযোগ্য ডেটার পরিমাণের মধ্যে ব্যবধানটাই আসল সংকট—আর এই ব্যবধান মাঠে বল গড়ানোর আগেই সিদ্ধান্তগুলো নিয়ন্ত্রণ করে।

উদাহরণ হিসেবে ধরুন ২০২২ সালের ১ জানুয়ারি, মাউন্ট মাঙ্গানুই। বাংলাদেশ নিউজিল্যান্ডকে ৮ উইকেটে হারিয়ে নিউজিল্যান্ডের মাটিতে প্রথম টেস্ট জয় পায়। ম্যাচের পরে সেই জয়ের বিশ্লেষণে যেটা সবচেয়ে কম আলোচিত হলো, সেটা হলো ওই ম্যাচে বোলিং পরিবর্তনের ছন্দ। কে কোন ওভারে আক্রমণে এসেছে, কত ওভারের স্পেলে, কতটা বিশ্রাম নিয়ে—এসবের পূর্ণ ছবি তৈরি করতে গেলে বল-বাই-বল ফিল্ড ম্যাপিং দরকার। সেটা নেই। ফলে আমরা জানি ফলাফল, জানি না প্রক্রিয়া। আর প্রক্রিয়া না জানলে পরেরবার একই সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় না, শুধু একই গল্প বলা যায়।

একই ফাঁক নিলামের টেবিলেও। বিপিএল বা আইপিএলের নিলামে দাম নির্ধারিত হয় মূলত সাম্প্রতিক পারফরম্যান্স, তারকাখ্যাতি আর কয়েকটি মোটা সংখ্যার ওপর—গড়, স্ট্রাইক রেট, ইকোনমি। কিন্তু ক্রিকেটে সবচেয়ে দামি দক্ষতাগুলো প্রায়ই মোটা সংখ্যায় ধরা পড়ে না। একজন ফিনিশার ১৬ থেকে ২০ ওভারের মধ্যে কত বল খেলেন, তার স্ট্রাইক রেট কীভাবে বদলায়, বাঁহাতি স্পিনারের বিপক্ষে তার রান করার হার কত—এই সূক্ষ্ম ভাগগুলো নিলাম-মডেলে ঢোকে না, কারণ ডেটা নেই। যেখানে ডেটা নেই, সেখানে দাম নির্ধারিত হয় আখ্যান দিয়ে। আমার কাজের জায়গায় এটাই সবচেয়ে বড় শিক্ষা: নিলামের দাম আর পারফরম্যান্সের দাম এক নয়; মাঝখানে বসে থাকে ডেটার ঘাটতি।

এই ঘাটতির একটা অপ্রত্যাশিত ফল আছে। তথ্য যেখানে কম, সেখানে গুজবের বাজার বড়। ফ্যান্টাসি ক্রিকেটের প্ল্যাটফর্মগুলো প্রতি ম্যাচে লক্ষাধিক দল বানায়, অথচ সেই দল বাছাইয়ের ভিত্তি প্রায়ই গত তিন ম্যাচের স্কোরকার্ড আর এক-দুই পডকাস্টের মত। স্কাউটিংয়ের স্তরে গিয়ে সমস্যাটা আরও তীব্র। একজন স্কাউট যদি জানতে চান, ১৯ বছরের এক পেসার ৫৫তম ওভারে গতি ধরে রাখতে পারেন কি না, তার জন্য দরকার শেষ দুই সেশনের বল-স্পিড ডেটা। সেটা না থাকলে তিনি চোখের বিচারেই ফিরে যান—আর চোখের বিচার পক্ষপাতহীন নয়। এই লেখা বাজি-পরামর্শ নয়; বরং তথ্যের অভাব কীভাবে বাজি-বাজারের আখ্যানকে চালায়, সেটাই এখানে পর্যবেক্ষণের বিষয়।

ওয়ার্কলোডের হিসাবটা আরও স্পষ্ট উদাহরণ। এশিয়ার ক্রিকেট ক্যালেন্ডারে একই খেলোয়াড় এক মাসে তিন ফরম্যাট, দুটি দেশ, চারটি ভিন্ন পিচে খেলেন। কিন্তু কাজের চাপ মাপা হয় সাধারণত ম্যাচের সংখ্যা দিয়ে, বল করার সংখ্যা দিয়ে নয়। একজন পেসারের ক্ষেত্রে আসল চাপ হলো স্পেলের দৈর্ঘ্য, স্পেলের মধ্যে বিরতির সময়, আর ম্যাচের মধ্যে রিকভারি—এই তিনটির সমন্বয়। এই তিনটি তথ্য যদি ঘরোয়া স্তরে সংরক্ষণ না হয়, তবে জাতীয় দলের ফিজিও এবং নির্বাচক একই অন্ধকার ঘরে দুজন আলাদা ম্যাপ নিয়ে দাঁড়িয়ে থাকেন।

২০২৩ সালে বাংলাদেশ মহিলা দলের ভারতের বিপক্ষে ওয়ানডে সিরিজে আমার ইংরেজি ধারাভাষ্যের অভিষেক হয়। ওই সিরিজে আমার সবচেয়ে বড় আবিষ্কার ছিল ঘাটতিটা কোথায়—মহিলাদের ঘরোয়া ক্রিকেটের বল-বাই-বল ডেটা এতই পাতলা যে তুলনামূলক বিশ্লেষণ প্রায় অসম্ভব। অথচ ওই সিরিজেই বোঝা গিয়েছিল, স্পিনাররা কোন ফেজে কতটা নিয়ন্ত্রণ হারাচ্ছেন। তথ্য থাকলে সেটা ম্যাচের আগেই দেখা যেত।

এখানেই একটা অস্বস্তিকর দিক আছে। একটা নাল রেজাল্ট ব্যর্থতা নয়, সেটা মাপজোখের ব্যর্থতার স্বীকারোক্তি—আর ক্রিকেট ইন্ডাস্ট্রি কখনো স্বীকারোক্তি প্রকাশ করে না। যে সংস্থা বিশ্লেষণ করে, তাদের প্রকাশিত রিপোর্টে প্রায় কখনোই লেখা থাকে না এই প্রশ্নের উত্তর আমাদের কাছে নেই। বরং যেটা থাকে, সেটা হলো একটা পরিষ্কার, আত্মবিশ্বাসী গল্প। আমি আমার নিজের কাজ থেকেই জানি এই প্রলোভন কতটা শক্তিশালী।

কিন্তু এখানে আরও একটা ফাঁদ আছে, আর সেটা ডেটা-বিশ্লেষকদের সবচেয়ে সাধারণ ভুল। সংখ্যা পাওয়া গেলেই সেটা প্রমাণ নয়। ২০১৮ বিশ্বকাপের সময় আমাদের লগ দেখিয়েছিল ইংল্যান্ডের ১২ গোলের ৯টি এসেছে সেট-পিস পরিস্থিতি থেকে। সহজ ব্যাখ্যা: সেট-পিসই তাদের শক্তি। কম সহজ ব্যাখ্যাটাও সমান সত্য—যে দল বেশি কর্নার পায়, সে দল বেশি সেট-পিস গোল পায়, আর বেশি কর্নার পায় সে-ই বেশি আক্রমণ করে। সম্পর্ক থাকা মানে কারণ হওয়া নয়। ক্রিকেটে একই ভুল ঘুরেফিরে আসে। এই বোলার পাওয়ারপ্লেতে সফল—সফলতা কি তার সুইং, নাকি নতুন বলের কন্ডিশন, নাকি প্রতিপক্ষের ব্যাটিং অর্ডারের দুর্বলতা? তিনটির কোনোটাই আলাদা না করলে ওই সংখ্যাটা সিদ্ধান্তের ভিত্তি হতে পারে না, শুধু আলোচনার অস্ত্র হতে পারে।

আমি বাংলাদেশে বড় হয়েছি, এখন ম্যানচেস্টারে কাজ করি। দুই জায়গার ডেটা-সংস্কৃতির ব্যবধানটা প্রতিদিন টের পাই। ইংল্যান্ডের কাউন্টি সিস্টেমে দ্বিতীয় একাদশের ম্যাচের স্কোরকার্ডও অনলাইনে পাওয়া যায়, বল-বাই-বল। বাংলাদেশের ঘরোয়া লিগে অনেক সময় প্রথম একাদশের ম্যাচের পূর্ণ স্কোরকার্ডও খুঁজে পেতে কষ্ট হয়। এটা প্রতিভার অভাব নয়—তাসকিন আহমেদ বা লিটন দাসের মতো ক্রিকেটার তৈরি হওয়াটাই প্রমাণ যে প্রতিভা আছে। এটা অবকাঠামোর অভাব। প্রতিভা আর তথ্য একই পাইপলাইনে বয় না; একটি থাকলে অন্যটি এমনিই তৈরি হয় না। আর এই ঘাটতির সবচেয়ে বড় খরচটা হয় নির্বাচনের সময়—যখন দুই প্রতিদ্বন্দ্বীর মধ্যে বাছাই করতে হয় অথচ তুলনার জন্য সমান গভীরতার ডেটা নেই। শাকিব আল হাসানের মতো অভিজ্ঞ ক্রিকেটারের মূল্য মাপা যায় ম্যাচের সংখ্যায়; কিন্তু মুশফিকুর রহিমের মতো ক্রিকেটারের চাপ-সহনশীলতা মাপতে দরকার ওই সব অদৃশ্য মুহূর্তের লগ, যেগুলো কোথাও লেখা থাকে না।

২০১৭ সালের সেপ্টেম্বরে ম্যানচেস্টারে আমি একটা প্রেসিং স্প্রেডশিট হাতে লিখেছিলাম—প্রিমিয়ার লিগের ২০ ক্লাব, ম্যাচ ধরে ধরে পিপিডিএ। ৯ সেপ্টেম্বর ইতিহাদ স্টেডিয়ামে ম্যানচেস্টার সিটি লিভারপুলকে ৫-০ হারায়, সাদিও মানে ৩৭ মিনিটে লাল কার্ড দেখেন। আমার হিসাবে সিটির পিপিডিএ লাল কার্ডের আগে ছিল ১২.৪, পরে ৬.৮। অর্থাৎ স্কোরলাইনটা সিটির আধিপত্যের গল্প যতটা, তার চেয়ে বেশি ওই কার্ডের গল্প। একটা ১৬ বছরের কিশোরীর পিপিডিএ স্প্রেডশিট সম্প্রচারকে হারিয়ে দিয়েছিল, কারণ সম্প্রচার বলেছিল সিটি দুর্দান্ত, স্প্রেডশিট বলেছিল সিটি সুবিধা পেয়েছে। প্রেসিং মেট্রিক্সকে অ-বিশ্লেষকদের কাছে বোঝানোর সময় আমি শিখেছি, সংখ্যা নয়, সংখ্যার পেছনের সিদ্ধান্তটাই মানুষকে ধরে রাখে। ক্রিকেটেও এই পার্থক্যটা তৈরি করা সম্ভব—শুধু বল-বাই-বল স্তরে তথ্য সংরক্ষণ করতে হবে।

সুতরাং ফাঁকা ফাইলটা ফেলে দেওয়ার জিনিস নয়। ওটা একটা সংকেত। পরের সপ্তাহে যখন কোনো এশিয়া কাপের ম্যাচ নিয়ে রিপোর্ট আসবে, প্রথম প্রশ্নটা হওয়া উচিত—এই দাবির পেছনে কতগুলো তথ্যবিন্দু আছে, আর সেগুলো কোথা থেকে এসেছে? যে সংস্থা এই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, তার স্প্রেডশিট টিকে থাকবে। যে পারে না, তার সম্প্রচার টিকে থাকবে—কিন্তু স্মৃতিতে, প্রমাণে নয়।