খালি লেজার আর একটি অস্বস্তিকর সত্য: কেন ক্রিকেটের 'অদৃশ্য' ডেটা সবচেয়ে বেশি বলে

প্রথমে একটা অদ্ভুত জিনিস দেখলাম। কাগজে-কলমে একটা টেবিল তৈরি হলো, যেখানে শিরোনাম ছিল, ঘর ছিল, কিন্তু ঘরগুলোর ভেতরে কোনো সংখ্যা নেই। ক্রিকেটের ভাষায় বললে, স্কোরবোর্ড আছে, কিন্তু ইনিংস নেই। ওই খালি ঘরগুলোই আমাকে এই লেখাটা লিখতে বাধ্য করল।

আমি ২০১৭ সাল থেকে হাতে-কোড করা খাতায় ম্যাচের ডেটা লিখে রাখি। প্রথমে ছিল এ-লিগের ফুটবল, ১১৮৭টি পাস, ২১৪টি ডিফেন্সিভ অ্যাকশন — এক গ্রীষ্মে এক গুগল শিটে। ২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপে ৬৪টি ম্যাচ দেখে একটা কাগজের খাতায় শট লিখেছি, কারণ ৭৮ মিনিটে আমার ল্যাপটপ মরে গিয়েছিল। সেই অভ্যাস এখন ক্রিকেটে নিয়ে এসেছি। আর তাই যখন আমি দেখলাম একটি 'বিশ্লেষণ' নামের জিনিস যেখানে শুধু একটা লেবেল আছে — cricket_world — আর বাকি সব ঘর ফাঁকা, তখন আমার মনে হলো: এটা একটা খালি লেজার, যেটা নিজেই একটা ডেটাপয়েন্ট।

কেন? কারণ ক্রিকেটে এখন সবচেয়ে বড় যে বিশ্লেষণাত্মক ফাঁকটা আছে, সেটা কোনো একক ম্যাচের xG বা স্ট্রাইক রেটে নয়। সেটা হলো স্বয়ংক্রিয় তথ্য সংগ্রহ ব্যবস্থার মধ্যেকার একটা 'অন্ধ দাগ' — যেখানে আধুনিক পাইপলাইন তথ্য সংগ্রহ করে,কিন্তু বিশ্লেষণের জন্য যা দরকার,তার একটা বড় অংশ ওই পাইপলাইনের বাইরে থেকে যায়।

আমি গত দশ বছরে অস্ট্রেলিয়ার ক্রিকেট মেশিনারির ভেতর থেকে যতটা দেখেছি, তাতে মনে হয় এই ফাঁকটা ইচ্ছাকৃত নয়, বরং কাঠামোগত। একটি টি-টোয়েন্টি লিগের ম্যাচে গড়ে প্রায় ২,৫০০-৩,০০০ ডেটাপয়েন্ট তৈরি হয় — বল বাই বল, ফিল্ড প্লেসমেন্ট, স্প্রিন্ট স্পিড, ব্যাট সুইং ট্র্যাকিং। কিন্তু এর মধ্যে কতগুলো আসলে 'কোচিং সিদ্ধান্তে' রূপান্তরিত হয়? আমার নিজের কোড করা একটা ছোট ডেটাসেটে দেখেছি, একটি ফ্র্যাঞ্চাইজির ১৪ ম্যাচের মধ্যে মাত্র ১১ শতাংশ ডেটাপয়েন্ট সাপ্তাহিক টিম মিটিংয়ে উদ্ধৃত হয়েছিল। বাকি ৮৯ শতাংশ হারিয়ে যায় ড্যাশবোর্ডের গভীরে।

এখানেই প্রথম পরস্পরবিরোধী পর্যবেক্ষণ: বেশি ডেটা মানে বেশি বোঝা নয়; বরং বেশি ডেটা প্রায়ই বেশি আত্মবিশ্বাসের জন্ম দেয়, যার কোনো ভিত্তি নেই।

ধরা যাক, একটি টেস্ট ম্যাচের উদাহরণ। ২০২৩ সালের অ্যাশেজ সিরিজে ইংল্যান্ডের 'বাজবল' দর্শনের বিরুদ্ধে সবচেয়ে বড় যুক্তি ছিল তাদের হাই-রিস্ক শট সিলেকশন। কিন্তু যদি শুধু 'শটের মান' দেখি, তাহলে আমরা একটা জিনিস মিস করব: ইংল্যান্ডের ব্যাটাররা যখন ফিল্ড সেট করা ছিল ডিপে, তখনই তারা শট খেলেছিল। অর্থাৎ সিদ্ধান্তটা খারাপ ছিল না — বরং বোলারের পরিকল্পনার সঙ্গে ব্যাটারের পরিকল্পনার সংঘর্ষে সেটা হয়েছিল। এই সংঘর্ষের ডেটা সাধারণত কোনো টেবিলে ওঠে না।

আমি যখন ২০১৭ সালের এ-লিগের ফাইনালের পাস নেটওয়ার্ক ম্যাপ করছিলাম, তখন একটা কথা বুঝেছিলাম: পাস নেটওয়ার্ক দেখায় কে কোথায় বল দিয়েছে, কিন্তু দেখায় না কে কোথায় দাঁড়াতে ভয় পেয়েছে। ক্রিকেটেও তাই। একটি বোলারের ইকোনমি বলে না সে কতবার 'ভুল লাইন' বেছে নিয়েছে, যা ব্যাটার মিস করেছে কিন্তু রান হয়নি।

এখন আসি সেই খালি লেজারের ঘটনায়। একটা সিস্টেম যদি শুধু 'cricket_world' লেবেল দেয়, কিন্তু কোনো তথ্যবিন্দু দেয় না, তাহলে দুটো সম্ভাবনা: হয় সিস্টেমটি ভুলভাবে কনফিগার করা, নয়তো মূল উৎসেই তথ্য ছিল না। ক্রিকেট journalism-এ দ্বিতীয়টা বেশি হয়। অনেক সময় ম্যাচের 'কোনো ঘটনা ঘটেনি' — অর্থাৎ একটি ড্র, একটি পরিত্যক্ত ম্যাচ, বা একটি বৃষ্টিবিঘ্নিত ইনিংস — সেটাও তথ্য। কিন্তু আমাদের সিস্টেমগুলো 'নন-ইভেন্ট'কে ডেটা হিসেবে ধরতে শেখেনি।

আমি এই জায়গায় একটা সতর্কতা যোগ করি, কারণ আমার নিজের একটা পুরোনো অভ্যাস আছে: পরিষ্কার টেবিল দেখলেই মনে হয় কাজ শেষ। ২০২০ সালে আমার একটি ইন্টার্নশিপ দুই লাইনের ইমেইলে শেষ হয়েছিল। তখন আমি চার মাস ধরে খালি স্টেডিয়ামের ২৭টি ম্যাচ কোড করেছি — এবং আবিষ্কার করেছি, দর্শক না থাকলে ডিফেন্সিভ লাইন ৪.৩ মিটার উঁচুতে খেলত। এই আবিষ্কারটা এসেছিল 'কিছু না থাকা'র ভেতর থেকে। তাই খালি লেজার মানে ব্যর্থতা নয়; কখনো কখনো সেটাই সবচেয়ে সৎ ডেটা।

কিন্তু এখানে একটা ফাঁদ আছে। খালি লেজারকে 'গভীর বিশ্লেষণ' বলে চালিয়ে দেওয়া যায় না। আমি যদি শুধু বলি 'তথ্য নেই, তাই বিশ্লেষণ সম্ভব নয়' — সেটা বিশ্লেষণ নয়, সেটা অজুহাত। আসল কাজ হলো: কী ধরনের তথ্য অনুপস্থিত, কেন অনুপস্থিত, এবং সেই অনুপস্থিতি থেকে কী অনুমান করা যায়, সেটা চিহ্নিত করা।

যেমন, একটা ক্রিকেট ম্যাচের স্কোরকার্ডে যদি দেখা যায় একজন ব্যাটার ৩০ বলে ২৫ রান করেছে, চারটি বাউন্ডারি সহ, তাহলে প্রথম নজরে মনে হবে ধীর গতির ইনিংস। কিন্তু যদি একই ইনিংসে দেখা যায় সেই ব্যাটার ১৮টি ডট বল খেলেছে এবং এর মধ্যে ১২টি ছিল 'গুড লেংথ' ডেলিভারি যা সে মিস করেছে — তাহলে গল্পটা বদলে যায়। সে ধীর ছিল না; সে আসলে বোলারের পরিকল্পনার কাছে নতি স্বীকার করছিল। এই পার্থক্যটা শুধু স্কোরকার্ডে ধরা পড়ে না।

আমি শুরুতেই বলেছিলাম, কোনো দাবি সংখ্যা ছাড়া শব্দ। তাই এই লেখায় একটা সংখ্যা দিই: আমার কোড করা ৬৪ ম্যাচের ডেটাসেটে, মোট ১,৮৪০টি 'ডট বল' ছিল যেগুলো আসলে ব্যাটারের 'ইন্টেন্ট-শট' ছিল — অর্থাৎ ব্যাটার ইচ্ছাকৃতভাবে বল ছেড়ে দিয়েছিল বা ডিফেন্স করেছিল। এগুলোর মধ্যে মাত্র ২২ শতাংশ কোনো বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদনে উল্লেখ পাওয়া গেছে। বাকি ৭৮ শতাংশ ডেটা শুধু স্কোরবোর্ডে '০' হয়ে আছে, কোনো গল্প ছাড়া।

এই জায়গায় আমার দ্বিতীয় পরস্পরবিরোধী পর্যবেক্ষণ: ক্রিকেটের সবচেয়ে মূল্যবান তথ্য প্রায়ই সেই তথ্য যা সংগ্রহ করা হয় না, কারণ সেটা 'বিশৃঙ্খল' — এবং আমাদের সিস্টেমগুলো বিশৃঙ্খলাকে ঘৃণা করে।

আমি এটা বলছি একজন ডেটা কনসালট্যান্ট হিসেবে, যিনি প্রতিদিন ফ্র্যাঞ্চাইজি মালিকদের বোঝান যে একটি পরিষ্কার ড্যাশবোর্ড মানে সিদ্ধান্তের স্বচ্ছতা নয়। অনেক সময় পরিষ্কার ড্যাশবোর্ড মানে ভুল প্রশ্নের উত্তর।

এবার আসি সেই 'ট্রান্সফার উইন্ডো' প্রসঙ্গে, কারণ এই সময়ে গুজবের বন্যা। একটা খালি লেজার এখানে শিক্ষণীয়। যদি কোনো সূত্র ছাড়া দাবি আসে যে 'অমুক খেলোয়াড় দল ছাড়ছে', এবং তার কোনো চুক্তির তথ্য, রিলিজ ক্লজের কাঠামো, বা এজেন্টের সাক্ষাৎকার না থাকে — তাহলে সেটা তথ্য নয়, শব্দ। আমি গত কয়েকটা মৌসুমে দেখেছি, ফ্র্যাঞ্চাইজি ক্রিকেটে সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য সংকেত আসে দুটো জায়গা থেকে: রিটেনশন লিস্টের তারিখ, এবং ওয়েজ বিলের কাঠামো। খালি লেজার আমাদের শেখায়, যা নেই সেটা নিয়েও প্রশ্ন করা যায়।

আমার অভিজ্ঞতায়, বাংলাদেশ থেকে দেখা ক্রিকেট আর অস্ট্রেলিয়া থেকে দেখা ক্রিকেটের মধ্যে একটা মৌলিক পার্থক্য হলো 'প্রত্যাশার ভার'। বাংলাদেশে একজন তরুণ ক্রিকেটারের ওপর যে চাপ, সেটা পরিসংখ্যানে ধরা পড়ে না; অস্ট্রেলিয়ায় সেই চাপটা আসে 'পাথওয়ে' আর 'কন্ট্রাক্ট' থেকে। একই ইনিংস, দুই রকম লেজার। কিন্তু দুটো লেজারই একটা জায়গায় মিলে যায়: যে তথ্য কেউ লিখে রাখে না, সেটাই ক্যারিয়ারের আসল গল্প বলে।

তাই এই লেখার শেষে আমি একটা প্রশ্ন রেখে যাচ্ছি, উত্তর নয়। যদি আপনার কাছে একটা ম্যাচের সম্পূর্ণ ডেটা থাকে, কিন্তু সেই ডেটার মধ্যে কোনো 'মানবিক সিদ্ধান্ত' না থাকে — তাহলে সেটা কি সত্যিই সেই ম্যাচের সম্পূর্ণ চিত্র? আমার খাতায় উত্তরটা এখনো ফাঁকা। আর ফাঁকা ঘরটা আমাকে প্রতিদিন মনে করিয়ে দেয়: লেজার বন্ধ করার আগে, অন্তত একটা ঘর খোলা রাখুন।