ট্রান্সফার উইন্ডোর কোলাহল আর ডেটার নীরব হিসাব: ক্রিকেটের মূল্যায়ন-বাজার কীভাবে পড়তে হয়

নিলামের ঘরে ঘড়ির কাঁটা থেমে যাওয়ার জোগাড়। এক ফ্র্যাঞ্চাইজির টেবিল থেকে উঠে আসছে একের পর এক দাম, আর পর্দায় ভেসে চলা এক বাঁহাতি পেসারের নামের পাশে জ্বলছে এমন এক সংখ্যা, যা তার গত তিন মৌসুমের কোনো টুর্নামেন্টের ইকোনমিক প্রোফাইলের সঙ্গে সহজে মেলে না। ঘরে কেউ জিজ্ঞেস করছে না—পাওয়ারপ্লের প্রথম দুই ওভারে তার লাইন-লেংথ কনসিস্টেন্সি কত, ডেথ ওভারে তার স্লোয়ার-বলের উপর ভরসা কত শতাংশ, কিংবা ভিন্ন উইকেটে তার ক্যারি কতটা বদলায়। শুধু একটা প্রশ্ন ঘুরছে: "ওকে কি আমরা ধরতে পারব?" এখানেই আমার অস্বস্তিটা শুরু। ট্রান্সফার উইন্ডো মানে শুধু দাম আর গুজবের কোলাহল নয়; এটা একইসঙ্গে একটা ডেটা-সমস্যা, যেখানে সবচেয়ে জরুরি সংখ্যাগুলো প্রায়ই সবচেয়ে কম আলোচিত।

২০১৮ সালের কথা মনে পড়ে। সতেরো বছরের এক কিশোরী রংপুরের একটা ছোট ঘরে বসে বিশ্বকাপের ৬৪টা ম্যাচের ডেটা স্প্রেডশিটে ঢোকাচ্ছিলাম। ফ্রান্স-আর্জেন্টিনার সেই ম্যাচ দেখে আমি প্রথম বুঝেছিলাম, চোখ যা দেখে, তা সবসময় সত্য নয়—আর্জেন্টিনার প্রেস ভেঙে পড়েছিল, কিন্তু স্কোরলাইনে সেটা দুর্ভাগ্য বলে চিহ্নিত হয়েছিল। আমি তখন একটা সিদ্ধান্ত নিয়েছিলাম: যেকোনো ম্যাচ-কথার শুরুতে একটা নির্দিষ্ট ডেটা-টেবিল রাখব, যাতে পাঠক দুই দলকে একই স্কেলে মেলাতে পারেন। আমার প্রথম xG টেমপ্লেট বানিয়েছিলাম ২০১৮ সালে, তারপর শিখেছিলাম তার পরিষ্কার কোণগুলোকে সন্দেহ করতে। আজ, ট্রান্সফার উইন্ডোর কোলাহলে দাঁড়িয়ে, সেই একই নিয়ম আমাকে ক্রিকেটের মূল্যায়ন-বাজার নিয়ে প্রশ্ন তুলতে বাধ্য করছে।

প্রেক্ষাপট: ট্রান্সফার বাজারের ডেটা-অবকাঠামো

ট্রান্সফার উইন্ডো নিয়ে কথা বলার আগে একটা বিষয় স্পষ্ট করা দরকার—ক্রিকেটের ট্রান্সফার বাজার ফুটবলের মতো মসৃণ নয়। এখানে চিরস্থায়ী ক্লাব-অনুমোদন নেই, চুক্তি শেষ হওয়ার আগে খেলোয়াড় হস্তান্তরের সিস্টেমও ফুটবলের মতো নয়। ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগ—আইপিএল, বিপিএল, পিএসএল, আইএলটি২০, এসএ২০, এমএলসি, দ্য হান্ড্রেড—চলে নিলাম, রিটেনশন আর রাইট-টু-ম্যাচ কার্ডের মিশ্রণে। এর সঙ্গে যোগ হয় স্যালারি ক্যাপ, প্লেয়ার ড্রাফট, বিদেশি খেলোয়াড়ের কোটা আর চুক্তির মেয়াদ।

এই ব্যবস্থার একটা গভীর সমস্যা আছে, আর সেটা ফুটবলের লোন-উইথ-অবলিগেশন চুক্তির মতোই: ঝুঁকি ছড়িয়ে পড়ে ছোট বাজার আর খেলোয়াড়ের ঘাড়ে, আর লাভ জমা হয় বড় ফ্র্যাঞ্চাইজির খাতায়। কিন্তু ক্রিকেটে ডেটার ঘাটতি এর মাত্রা বাড়িয়ে দেয়। ফুটবলে ক্লাবগুলো নিজেদের ট্র্যাকিং সিস্টেম চালায়; ক্রিকেটের বেশিরভাগ ফ্র্যাঞ্চাইজি এখনো নির্ভর করে প্রকাশ্য বল-বাই-বল লগ, সম্প্রচার-পরবর্তী স্কোরকার্ড আর হাতে গোনা বিশ্লেষকের উপর। বল-বাই-বল ডেটার একটা ভালো অংশ উন্মুক্ত, কিন্তু ঘরোয়া লিগের অনেক ম্যাচ, সহযোগী দেশের খেলা আর "এ" দলের সিরিজের ডেটা হয় অসম্পূর্ণ, নাহয় অনুপস্থিত। অর্থাৎ, যে খেলোয়াড়কে নিয়ে সবচেয়ে বড় সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়, তার সম্পর্কে সবচেয়ে কম নিয়ন্ত্রিত ডেটা থাকে।

এখানে আরেকটা স্তর আছে—প্রেক্ষাপট। ফুটবলে হোম-অ্যাডভান্টেজ নিয়ে যেমন পিচ, আবহাওয়া, আম্পায়ার, ভ্রমণ—এসব আলাদা করে দেখা হয়, ক্রিকেটে ব্যাটিং-বোলিংয়ের সংখ্যা তার চেয়েও বেশি প্রেক্ষাপট-নির্ভর। একজন ব্যাটসম্যানের স্ট্রাইক রেট নির্ভর করে উইকেটের গতি, আউটফিল্ডের আকার, পাওয়ারপ্লের ফিল্ড-বাধ্যবাধকতা, এমনকি দিনের কোন ভাগে সে ব্যাট করছে—তার উপর। তাই একটা অপরিশোধিত স্ট্রাইক রেট নিয়ে দুই খেলোয়াড়কে তুলনা করা মানে দুই ভিন্ন পিচে খেলা দুই ম্যাচকে এক করে ফেলা।

মূল বিশ্লেষণ: মূল্যায়নের সংখ্যাগুলো কোথা থেকে আসে

আমার টেবিলের প্রথম কলাম সবসময় থাকে কাঁচা সংখ্যা, দ্বিতীয় কলাম থাকে সমন্বয়-করা সংখ্যা। কারণটা সরল: কাঁচা সংখ্যা বিভ্রান্ত করে, সমন্বিত সংখ্যা দিক দেখায়। একটা মৌসুমে যদি লিগ-গড় স্ট্রাইক রেট ১৪০ হয়, আর কোনো ব্যাটসম্যানের স্ট্রাইক রেট ১৩৫ হয়, তাহলে আপাতদৃষ্টিতে সে "গড়ের নিচে"—কিন্তু সেই মৌসুমে যদি পিচ ধীর হয় আর বল বেশি স্পিন করে, তাহলে ১৩৫ আসলে লিগ-গড়ের অনেক উপরে হতে পারে। আমি সবসময় আগে লিগ-গড় বের করি, তারপর ব্যক্তির সংখ্যাকে সেই গড়ের সঙ্গে মেলাই। এই এক ধাপ না নিলেই পুরো মূল্যায়ন ভুল দিকে চলে যায়।

দ্বিতীয় ধাপ—ফেজ ভাগ করা। টি-টোয়েন্টি ক্রিকেটকে তিনটা আলাদা খেলা হিসেবে দেখা দরকার: পাওয়ারপ্ল, মিডল ওভার আর ডেথ ওভার। একটা বোলারের পাওয়ারপ্ল ইকোনমি ভালো হওয়ার মানে এই নয় যে সে ডেথেও ভালো। আমি যখন কোনো পেসারের ডেটা দেখি, তখন তার পাওয়ারপ্লে প্রতি ওভারে কত রান দেয়, মিডল ওভারে কত, আর ১৭-২০ ওভারে কত—এই তিনটা সংখ্যা আলাদা করে লিখি। নিলামে যদি কেউ শুধু একটা সামগ্রিক ইকোনমি দেখে দাম হাঁকায়, আমি বুঝে নিই সে তিনটা ভিন্ন কাজের জন্য একজন খেলোয়াড়কে টাকা দিচ্ছে, যার মধ্যে হয়তো দুটোই সে পারে না।

তৃতীয় ধাপ, যা সবচেয়ে বেশি প্রতারণা করে—কম্পোজিট বা "ইমপ্যাক্ট" সূচক। লিগগুলো নিজেদের সবচেয়ে মূল্যবান খেলোয়াড়ের তালিকা বানায়, কিছু কোম্পানি প্রেস, বাউন্ডারি, ডট-বল মিলিয়ে একটা একক স্কোর দেয়। এই সংখ্যাগুলো তৈরি করা সহজ, কিন্তু এগুলো কতগুলো ওজনের যোগফল, সেটা প্রায়ই লুকানো থাকে। আমি ২০১৮ সালে যে xG মডেলটা বানিয়েছিলাম, তার সবচেয়ে বড় শিক্ষা ছিল এই—যখন একটা সূচক মসৃণ দেখতে শুরু করে, তখন বুঝতে হবে কোনো একটা প্যারামিটার চুপচাপ পুরো তর্কটা নিজের কাঁধে তুলে নিয়েছে। ক্রিকেটের ইমপ্যাক্ট সূচকেও একই ঘটনা ঘটে। একটা বাউন্ডারিকে আপনি যদি চার রান ধরেন, কিন্তু আসলে সেই বাউন্ডারি যদি ১৫০-এর স্ট্রাইক রেটের ম্যাচে মাত্র ৭৫-এর স্ট্রাইক রেটের চাপে আসে, তাহলে তার মূল্য চারের চেয়ে অনেক বেশি। সূচক সেটা ধরতে পারে না, যদি আপনি আলাদা করে প্রেক্ষাপটের ওজন না দেন।

আমি এই ওজন নিয়ে সেনসিটিভিটি টেস্ট চালাই। ধরুন, একটা সূচকে ডট-বলের ওজন ২০%, বাউন্ডারির ওজন ৪০%। যদি ওজনগুলো একটু বদলে দিলেই খেলোয়াড়দের ক্রম উল্টে যায়, তাহলে সেই সূচক কোনো সিদ্ধান্তের ভিত্তি হতে পারে না—সেটা একটা মতামত, যার গায়ে সংখ্যার পোশাক।

চতুর্থ স্তর—ম্যাচ-আপ আর স্যাম্পল সাইজ। কোনো ব্যাটসম্যান বাঁহাতি স্পিনের বিরুদ্ধে ৩০ বলে ৪৫ রান করলে অনেকের কাছে সেটা "দুর্বলতা" বলে মনে হয়। কিন্তু ৩০ বল মানে প্রায় কিছুই না; একটা ছক্কা আর একটা ক্যাচ-ড্রপ মিলেই সেই সংখ্যা বদলে যায়। আমি যেকোনো ম্যাচ-আপ বিশ্লেষণে আগে বল-সংখ্যা লিখি, তারপর সিদ্ধান্তের ভাষা ঠিক করি। ৫০ বলের নিচে কোনো ম্যাচ-আপকে আমি "পর্যবেক্ষণ" বলি, "সিদ্ধান্ত" নয়। এটা কোনো দুর্বলতা নয়, এটা পেশাদারি সততা। যারা এই সীমাটা মানে না, তারাই নিলামে সবচেয়ে বেশি দাম হাঁকায়।

পঞ্চম স্তর—খালি স্টেডিয়াম। ২০২০ সালের খালি স্টেডিয়ামগুলো হোম-অ্যাডভান্টেজকে একটা প্রাকৃতিক পরীক্ষায় পরিণত করেছিল। আমি তখন ইউনিভার্সিটির ছাত্রী, পাঁচ রাউন্ডের ডেটা নিয়ে রিগ্রেশন চালিয়েছিলাম; হোম-উইন হার ৪৩.৩% থেকে ৩৩.৩%-এ নামল, আর হোম দলের গড় আক্রমণ-সূচক ০.২৪ কমল। কিন্তু গ্যালারির নীরবতা হোম-অ্যাডভান্টেজ মুছে দেয়নি; সেটা ভেঙে আলাদা অংশে ভাগ করেছে। একটা অংশ ছিল পিচ ও কন্ডিশন, একটা ছিল আম্পায়ারের সিদ্ধান্তে পক্ষপাত, আর একটা ছিল ভ্রমণ ও পরিচিতি। যে অংশটা দর্শকদের, সেটাই শুধু নীরব হয়েছিল। ক্রিকেটে ২০২০ সালের আইপিএল সংযুক্ত আরব আমিরাতে নিরপেক্ষ ভেন্যুতে গড়িয়েছিল, তাই "হোম" শব্দটাই সেখানে অর্থহীন হয়ে পড়েছিল। আমি যখন ট্রান্সফার-মূল্যায়ন করি, তখন এই শিক্ষা কাজে লাগাই: কোনো সংখ্যাকে তার পরিবেশ থেকে বিচ্ছিন্ন করে দেখলেই ভুল হয়।

ষষ্ঠ স্তর—একটা নির্দিষ্ট মৌসুমের বদলে গড় ধারাবাহিকতা। নিলামে সবাই গত মৌসুমের দিকে তাকায়, কারণ সাম্প্রতিক পারফরম্যান্স সবচেয়ে সহজে মনে থাকে। কিন্তু গত এক মৌসুম একটা স্যাম্পল, তিন মৌসুম আরেকটা স্যাম্পল। আমি আগে তিন মৌসুমের ডেটা রাখি, তারপর দেখি গত মৌসুম সেই ধারার বাইরে গেছে কি না। যদি গিয়ে থাকে, তাহলে প্রশ্ন হলো—সেটা দক্ষতার পরিবর্তন, নাকি শুধু ভাগ্যের ঝাঁকুনি? পার্থক্য জানার উপায় হলো ভিন্ন পরিবেশে তার সংখ্যা দেখা: ঘরের মাঠে, বাইরের মাঠে, ভিন্ন বলের বিরুদ্ধে। যার সংখ্যা সবখানে একই রকম থাকে, তার উপর আমি ভরসা করি; যার সংখ্যা এক মাঠে বিস্ফোরক আর অন্য মাঠে ধসে পড়া, তার দাম আমি সবসময় ছাড় দিয়ে হিসাব করি।

বিপরীতমুখী কোণ: বাজার কী কিনছে, আর ডেটা কী বলছে

এখন আমি নিজের যুক্তির বিরুদ্ধেই দাঁড়াব, কারণ চোখের বিচারকে না বুঝে ফেলে দিলে ডেটা নিজেই একটা ধর্ম হয়ে যায়। স্কাউটরা যা দেখেন, তার কিছু অংশ সংখ্যায় ধরা পড়ে না—প্রেসারে বোলারের শান্ত মুখ, ইনজুরির পর ফেরার মানসিকতা, ড্রেসিংরুমে নেতৃত্ব। এগুলো বাস্তব, এবং এগুলোও মূল্যবান। আমি স্বীকার করি, একটা বড় ম্যাচে ১৫ ওভার পরের একটা ইনিংস, যেখানে দল ৩০ রানে ৫ উইকেট হারিয়েছিল, সেই পরিস্থিতির চাপ কোনো স্ট্রাইক রেটে ধরা পড়ে না। তাই চোখের বিচারকে আমি অস্বীকার করি না—আমি শুধু তাকে সংখ্যায় অনুবাদ করতে চাই। প্রশ্নটা হলো: "সে বড় ম্যাচের খেলোয়াড়" কথাটার সংজ্ঞা কী, তার হর কত, তার পরীক্ষা কী? যদি সংজ্ঞা না থাকে, তাহলে সেটা একটা অনুভূতি, আর অনুভূতির উপর ভিত্তি করে কোটি টাকার চুক্তি করার নাম ঝুঁকি।

দ্বিতীয়ত, বাজারের প্রকৃতি। বাজার হাইলাইট কিনে, ধারাবাহিকতা নয়। একটা দর্শনীয় ছক্কা, একটা দুর্দান্ত ক্যাচ, একটা ভাইরাল ক্লিপ—এগুলো একটা খেলোয়াড়ের দাম হঠাৎ অনেক বাড়িয়ে দিতে পারে, যদিও তার দীর্ঘমেয়াদি উৎপাদন একই আছে। আমি একে বলি "পুনরাবৃত্তি-বিরোধী প্রিমিয়াম": বাজার যা বারবার ঘটে তার জন্য কম দেয়, আর যা একবার ঘটে তার জন্য বেশি দেয়। এখানেই লোন-উইথ-অবলিগেশন চুক্তির মতো একটা কাঠামো ছোট বাজারের ক্ষতি করে—একটা ফ্র্যাঞ্চাইজি একটা হাইলাইট কিনে ছোট দলকে ধার দেয়, আর ঝুঁকিটা ছোট দলই বহন করে।

তৃতীয়ত, সম্পর্ক আর কারণ গুলিয়ে ফেলা। একটা খেলোয়াড়ের দাম বাড়ার সঙ্গে তার সাম্প্রতিক পারফরম্যান্সের একটা সম্পর্ক আছে, কিন্তু সম্পর্ক মানে কারণ নয়। দাম বাড়তে পারে এজেন্টের দর-কষাকষি, দলের চাহিদা, বা একটা বড় নামের বিক্রি হওয়ার কারণে। আমি যেকোনো মূল্যায়নে তিনটা আলাদা স্তর আলাদা রাখি: খেলোয়াড়ের দক্ষতা, দলের প্রয়োজন, আর বাজারের আবেগ। তিনটা মিলিয়ে একটা সংখ্যা বানালে সেটা আর বিশ্লেষণ থাকে না, সেটা হয়ে যায় একটা স্লোগান। মরক্কোর কথা মনে করুন—২০২২ কাতারে কেউ তাদের রক্ষণভাগকে "বাস পার্কিং" বলেছিলেন, কিন্তু PPDA আর আক্রমণ-সূচক বলছিল ভিন্ন কথা: গোটা গ্রুপ পর্যায়ে প্রতি ম্যাচে তারা মাত্র ০.৮ আক্রমণ-সূচক ছাড়ছিল, আর চাপ দিচ্ছিল নির্বাচিত ট্রিগারে। নির্বাচিত প্রেস একধরনের সন্ন্যাসী-শৃঙ্খলা: প্যাটার্ন খুললে তবেই আঘাত। ক্রিকেটের নিলামে ঠিক উল্টোটা হয়—সবাই সব সময় চাপ দিতে চায়, আর সেই তাড়াহুড়োতেই ভুল খেলোয়াড় কিনে ফেলে।

সামনের দিকে: পরের উইন্ডোতে কী দেখব

তাই আমি বলছি না যে ক্রিকেটের নিলাম-বাজার অচল। আমি বলছি, এর ভিতরে একটা নির্ভরযোগ্য ফিল্টার বসানো সম্ভব। আমি তিনটা জিনিস দেখব: প্রথমত, প্রেক্ষাপট-সমন্বিত ফেজ-ভিত্তিক সংখ্যা, সামগ্রিক গড় নয়; দ্বিতীয়ত, অন্তত তিন মৌসুমের ধারাবাহিকতা, যাতে এক মৌসুমের ঝলক পুরো সিদ্ধান্ত না নেয়; তৃতীয়ত, প্রতিটা ম্যাচ-আপে স্যাম্পল সাইজ লেখা আছে কি না। যেকোনো সূচক যখন এত মসৃণ দেখাবে যে তাতে সন্দেহ করার কোনো জায়গা থাকবে না, আমি তখনই থেমে যাব—কারণ পরিষ্কার কোণ মানে বিপদের সংকেত, ফলাফল নয়। আসল প্রশ্নটা দাম নিয়ে নয়। আসল প্রশ্নটা হলো, এই উইন্ডো শেষে কতগুলো ফ্র্যাঞ্চাইজি একটা সংখ্যাকে বিশ্বাস করার আগে জিজ্ঞেস করবে: এই সংখ্যাটা কার হিসাব, আর কতটুকু?