ফাঁকা ঘর, আত্মবিশ্বাসী সিদ্ধান্ত: ক্রিকেটে তথ্যহীন বিশ্লেষণের আসল দাম

ম্যাচের আগের রাতে টিম মিটিং রুমের স্ক্রিনে একটা টেবিল জ্বলছিল। বাঁ দিকের তিনটি ঘর ফাঁকা—প্রতিপক্ষের বাঁহাতি স্পিনারের বিপক্ষে আমাদের মিডল-অর্ডারের স্ট্রাইক রেট, উইকেটে বল কতটা ঘুরছে তার গড়, আর ওই বোলারের বিপক্ষে আমাদের ব্যাটারদের কত বলে মুখোমুখি হওয়ার নমুনা। তিন জায়গায় শুধু একটা ড্যাশ। আলোচনা তবু এগিয়ে গেল, আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে। “ওকে ঘুরিয়ে নিলেই হবে,” কেউ বললেন। “তিন নম্বরে নামানো উচিত,” আরেকজন। সিদ্ধান্ত হয়ে গেল। যে ঘরগুলো ফাঁকা ছিল, সেগুলো কখনো ভরল না।

ওই ড্যাশগুলোর দিকে তাকিয়ে আমার মনে হয়েছিল, বিশ্লেষণের কাজটা আসলে কোথায় গিয়ে থামে। স্ক্রিনে সংখ্যা থাকলেই সিদ্ধান্ত ভালো হয় না; সংখ্যাগুলো কোন প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছে, সেটা পরিষ্কার না হলে বরং ক্ষতি হয়। শুরুটা ময়মনসিংহে, যেখানে একটা স্প্রেডশিট বিশ্বকাপকে আমার জন্য পরীক্ষাযোগ্য একটা সিস্টেমে বদলে দিয়েছিল। কলামগুলো ছিল সহজ: ফর্মেশন, প্রেসিং ট্রিগার, দুর্বল দিকের জায়গা। কিন্তু যে ম্যাচে এই তিনটার কোনোটাই পরিষ্কারভাবে কোড করা যায়নি, সেখানে আমি জোর করে একটা সিদ্ধান্তে পৌঁছেছিলাম—আর সেটাই ছিল আমার প্রথম বড় ভুল। ২০১৮ বিশ্বকাপ আমাকে কলাম দিয়েছিল; সেই কলামগুলোই আমার প্রথম ট্যাকটিক্যাল ভাষা। ভাষাটা শেখার পর বুঝেছিলাম, কলাম ভরা থাকা আর কলামের অর্থ থাকা এক জিনিস নয়।

আধুনিক ক্রিকেট দলে একটা ম্যাচ প্ল্যান দাঁড়ায় কমপক্ষে পাঁচটা আলাদা তথ্যস্রোতের ওপর: পিচ রিপোর্ট (মাটি, আর্দ্রতা, ঘাসের দৈর্ঘ্য), প্রতিপক্ষের ম্যাচআপ ম্যাট্রিক্স (ব্যাটার বনাম বোলিংয়ের ধরন, ফেজ অনুযায়ী), নিজেদের বোলিং ওয়ার্কলোড, ফিল্ডিং প্লেসমেন্টের ডেটা, আর সর্বশেষ তিন-চারটা ম্যাচের ভিডিও। প্রতিটা স্রোতের নিজস্ব মেয়াদ আছে। পিচ রিপোর্ট ম্যাচের দিন সকালে বদলে যায়, ম্যাচআপ ম্যাট্রিক্স দুই সপ্তাহ পুরনো, ওয়ার্কলোডের সংখ্যা একদিনের।

সমস্যা শুরু হয় যখন এই স্রোতগুলোর একটা স্তব্ধ হয়, আর কেউ সেটা টের পায় না। একটা ফিড বন্ধ হলে, একটা প্রতিবেদন যদি কেবল শিরোনাম আর সারসংক্ষেপ নিয়ে আসে, একটা ম্যাচের ধরন যদি স্পষ্ট না থাকে—তখন বিশ্লেষকের হাতে একটা টেবিল আসে, যেখানে কিছু ঘর ভরা, কিছু ঘর ফাঁকা, আর কোনোটাতেই লেখা নেই কোনটা কতটা নির্ভরযোগ্য। এখানেই আমি থামি: কোনো পরিসংখ্যানের মান তার সংখ্যা দিয়ে নির্ধারিত হয় না, তার লেবেল দিয়ে হয়।

আমি ম্যাচ দেখার সময় এই জিনিসটাই বারবার লক্ষ করি। ধরা যাক, এক স্পিনারের বিপক্ষে একজন ব্যাটারের স্ট্রাইক রেট ১৩৮। চমৎকার সংখ্যা। কিন্তু কোন ফেজে? কোন উইকেটে? কত বলে? প্রতিপক্ষ সেই স্পিনারকে ডিফেন্সিভ ফিল্ড দিয়ে বল করাচ্ছে, নাকি উইকেট নেওয়ার ফিল্ডে? এই চারটা প্রশ্নের উত্তর না থাকলে ১৩৮ আসলে সাজসজ্জা, প্রমাণ নয়। আমার অভ্যাস সরল—প্রতিটা সিদ্ধান্তের আগে জিজ্ঞেস করি, এই সিদ্ধান্তের জন্য কোন ঘরটা বাধ্যতামূলক, আর সেটা ভরা আছে কি না।

২০২০ সালে ফাঁকা স্টেডিয়ামে বসে এই প্রশ্নটা আমি আরও স্পষ্টভাবে শিখেছিলাম। দর্শকশূন্য ম্যাচগুলোতে ডিফেন্সিভ লাইন গড়ে ৪.২ মিটার পিছিয়ে গিয়েছিল, অ্যাওয়ে দল ১৩ শতাংশ কম প্রেস করেছিল। সংখ্যাগুলো আকর্ষণীয়, তবে আসল শিক্ষা অন্য জায়গায়: কোন ভেরিয়েবলটা বাদ দিলে মডেলটা ভাঙে, সেটা জানা থাকলে বিশ্লেষণ অনেক সৎ হয়। ২০২০ সালে নীরবতাই ছিল সেরা বিশ্লেষক—কোলাহল ছিল অজুহাত, সেটা সরিয়ে নেওয়ার পর শুধু কাঠামোটা রয়ে গিয়েছিল। ক্রিকেটে সেই কাঠামোটা কেমন দেখতে, সেটা বোঝার জন্য একটা সহজ উদাহরণ যথেষ্ট।

ধরা যাক, একটা দল মিডল ওভারে স্পিনকে আটকাতে চায়। টেবিলে তিনটা কলাম থাকা দরকার: ব্যাটারের বিপক্ষে ওই স্পিনারের ইকোনমি, ওই ব্যাটারের স্পিনের বিপক্ষে বাউন্ডারি-প্রতি-বল অনুপাত, আর ম্যাচের ওই সময়ে কতগুলো সিঙ্গেল নেওয়া হয়েছে। প্রথম কলামটা সহজে পাওয়া যায়। দ্বিতীয়টা পেতে হলে বল-বাই-বল ডেটা দরকার, যা অনেক ঘরোয়া টুর্নামেন্টে ভালোভাবে সংরক্ষিত থাকে না। তৃতীয়টার জন্য ফিল্ডিং ম্যাপ লাগে। এখন যদি শুধু প্রথম কলাম দিয়ে সিদ্ধান্ত হয়, তাহলে যে ব্যাটার স্পিনে বল খেলতে ভালোবাসেন কিন্তু স্ট্রাইক রোটেট করতে পারেন না, তিনি হয়তো বাদ পড়বেন—অথচ সমস্যাটা তাঁর ছিলই না, সমস্যা ছিল দ্বিতীয় ও তৃতীয় ঘরে।

ফেজ ভাগটা শুনতে সহজ, কিন্তু এখানেই সবচেয়ে বেশি ভুল হয়। পাওয়ারপ্লের স্ট্রাইক রেট, মিডল ওভারের স্ট্রাইক রেট আর ডেথ ওভারের স্ট্রাইক রেট তিনটা আলাদা কাজ। পাওয়ারপ্লে ব্যাটার জায়গা খোঁজেন, মিডল ওভারে ফাঁক খোঁজেন, ডেথে ঝুঁকি নেন। একজনকে যদি এই তিন ফেজের গড় দিয়ে বিচার করা হয়, তাহলে যে ব্যাটার পাওয়ারপ্লে দুর্দান্ত কিন্তু ডেথে ধীর, তিনি মাঝারি দেখাবেন; আর যে ব্যাটার পাওয়ারপ্লে ধীর কিন্তু ডেথে ভয়ংকর, তিনিও মাঝারি দেখাবেন। দুজন সম্পূর্ণ ভিন্ন ভূমিকার মানুষ একই ঘরে বসে যান। গত কয়েক বছর ধরে বাংলাদেশের ঘরোয়া টুর্নামেন্টে আমি এই ধরনের সমীকরণের নমুনা দেখেছি। স্কোরকার্ড থেকে সহজেই বের করা যায় কে কত রান করেছে। কিন্তু কে কোন ফেজে কত চাপে খেলেছে, তা বের করতে হলে আলাদা করে দেখতে হয়—চেজিংয়ে কে নামে, যেখানে বাউন্ডারির চেয়ে স্ট্রাইক রোটেশন বেশি মূল্যবান।

আমাকে যদি বলা হয় “ডোমেইন লেবেল: ক্রিকেট,” তাহলে আমি আসলে কিছুই জানি না। ক্রিকেট মানে টেস্ট হতে পারে, যেখানে দুই সেশন ধৈর্য একটা কৌশল; হতে পারে টি-টোয়েন্টি, যেখানে ১২ বলের একটা স্পেল ম্যাচ ঘুরিয়ে দেয়; হতে পারে কোনো বোর্ডের চুক্তি-বিরোধ, যেখানে মাঠের বাইরের সিদ্ধান্ত মাঠের ভেতরের দলটাকে বদলে দেয়। লেবেলটা সঠিক, কিন্তু লেবেল জ্ঞান নয়—লেবেল শুধু জায়গাটা চিনিয়ে দেয়।

ফুটবল থেকে একটা তুলনা টেনে দেখি, কারণ এই ফাঁদটা আমি ওখানেই প্রথম দেখেছি। আধুনিক ইনভার্টেড উইঙ্গারের যুগে টাচলাইন ঘেঁষে খেলা ক্লাসিক উইঙ্গার ক্রমশ মডেলের বাইরে চলে গেছেন, কারণ তিনি কলামে বসেন না। তিনি যে গুণটা দেন—প্রতিপক্ষের ফুলব্যাককে একা করে দেওয়া, ওয়াইড জোনে টানা—সেটা মডেলে থাকে না। ক্রিকেটে একই ফাঁদ অপেক্ষা করছে। ২০২২ সালে মরক্কোর ৪-১-৪-১ মিড-ব্লক নিয়ে কাজ করার সময় আমি শিখেছিলাম, ব্লকের উচ্চতা, প্রেসিং ট্রিগার আর ট্রানজিশন লেন—এই তিনটা ফুটবলের ধারণা। ক্রিকেটে এগুলো হুবহু বসানো যায় না। ক্রিকেটে ব্লকের উচ্চতা মানে ইনফিল্ড রিং কতটা এগিয়ে, প্রেসিং ট্রিগার মানে কোন ডেলিভারিতে আক্রমণাত্মক ফিল্ডে যাওয়া হয়, ট্রানজিশন লেন মানে উইকেট থেকে বাউন্ডারি পর্যন্ত কোন পথটা খোলা থাকে। ধারণাগুলো বদলায় না, একক বদলায়। যে বিশ্লেষক এই অনুবাদটা না করে সরাসরি কলাম কপি করেন, তাঁর টেবিল ভরা দেখায়, সিদ্ধান্ত ভুল হয়।

একটা জায়গায় থামা দরকার। লাইভ বল-বাই-বল ডেটা এখন এমন গতিতে প্রবাহিত হয় যে বাজারে পৌঁছানোর আগেই বাজি ধরা হয়ে যায়। এই স্রোতে নির্ভুলতার চেয়ে দ্রুততা বেশি মূল্যবান। ফলে বিশ্লেষকরা যখন পরে ওই ডেটা ব্যবহার করেন, তখন তাঁরা এমন সংখ্যা পান যার উৎস ও সংশোধনের ইতিহাস কেউ যাচাই করেননি। যে তথ্য একবার ভুল হয়ে ঘুরে বেড়াতে শুরু করে, তার সংশোধন কখনো ফিডের গতির সমান হয় না।

স্বাভাবিক প্রতিক্রিয়া হলো—আরও ডেটা জোগাড় করো। আমার মনে হয় এটা উল্টো ফল দেয়। উৎস অস্পষ্ট এমন বেশি ডেটা কম ডেটার চেয়ে বিপজ্জনক, কারণ বেশি ডেটা বেশি আত্মবিশ্বাস তৈরি করে, আর আত্মবিশ্বাসই শেষ পর্যন্ত সিদ্ধান্তটা দেয়। দুটো সিদ্ধান্তের তুলনা করুন। এক: “আমাদের কাছে তিনটা ম্যাচের ডেটা আছে, তিনটাতেই স্পিনার প্রভাব ফেলেছেন, তাই স্পিন দিয়ে শুরু করি।” দুই: “আমাদের কাছে একটা স্প্রেডশিট আছে, যেখানে চৌদ্দটা কলাম ভরা, কিন্তু কোনোটায় লেখা নেই সংখ্যাগুলো কবে থেকে এবং কত বলের নমুনা থেকে এসেছে।” দ্বিতীয়টা দেখতে বেশি পেশাদার, বাস্তবে বেশি ঝুঁকিপূর্ণ। সিদ্ধান্তের আত্মবিশ্বাস সবচেয়ে ভরা কলাম দিয়ে ঠিক হয় না, সবচেয়ে ফাঁকা কলাম দিয়ে ঠিক হওয়া উচিত।

আরেকটা ভাবনা আছে—“নমুনা বড় করলেই সমস্যা মিটে যাবে।” এটাও ভুল। নমুনা বড় হলে সংখ্যা স্থির হয়; কিন্তু লেবেল ভুল থাকলে সংখ্যাটা স্থিরভাবে ভুল হয়। ২০১৯ সালের ওয়ার্ল্ড কাপ ফাইনালে এই বিষয়টা পরিষ্কারভাবে দেখা গিয়েছিল। লর্ডসে ইংল্যান্ড ও নিউজিল্যান্ডের ম্যাচ টাই হয়, সুপার ওভারও টাই হয়, শেষে ইংল্যান্ড জেতে বাউন্ডারির সংখ্যায়—২৬ বনাম ১৭। বাউন্ডারি গোনার নিয়মটা ভুল ছিল না, সংখ্যাটাও সঠিক ছিল। সমস্যা ছিল সংখ্যাটা যে প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছিল, সেটাই আসল প্রশ্ন ছিল না। পরে নিয়ম বদলানো হয়। তথ্য সঠিক, ফ্রেম ভুল—বিশ্লেষণের সবচেয়ে বেশি ক্ষতি এই জায়গাতেই হয়।

আরেকটা স্তর আছে, যা নিয়ে ক্রিকেটে কম কথা হয়। কাজের চাপের যে সূচকগুলো আমরা ব্যবহার করি—বোলারের মোট বল, ভ্রমণ, ম্যাচের মধ্যবর্তী দিন—সেগুলোর অনেক ঘর আসলে ব্যাখ্যা নয়, ব্যবস্থাপনার যুক্তি হিসেবে ব্যবহার হয়। কোনো বোলারকে বিশ্রাম দেওয়ার সিদ্ধান্ত কখনো কখনো ওই সূচকের সংখ্যা দিয়ে যুক্তিযুক্ত করা হয়, অথচ সূচিটা তৈরি হয়েছিল সফরের সময়সূচি আগেই ঠিক হয়ে যাওয়ার পর। এখানে সংখ্যার অভাব নেই; অভাব হলো সংখ্যাটা কোন ভূমিকায় বসছে তা নিয়ে।

তাহলে পরের ম্যাচে কী দেখবেন? স্কোরকার্ডের সবচেয়ে উজ্জ্বল সংখ্যাটা নয়। দেখুন, যে ঘরটা ফাঁকা, সেটা নিয়ে কেউ প্রশ্ন করছে কি না। কোনো কোচ বা নির্বাচক যদি বলতে পারেন, “এই তিনটা তথ্য আমাদের নেই, তাই এখানে আমরা কম আত্মবিশ্বাসী,” তাহলে বুঝবেন সিদ্ধান্তটা একটা সিস্টেমের ওপর দাঁড়িয়ে আছে। আর যদি ফাঁকা ঘরটার ওপরেও সিদ্ধান্ত আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে নেওয়া হয়, তাহলে ম্যাচের ফল যাই হোক, ভুলটা ম্যাচের নয়—প্রক্রিয়ার। পরের টুর্নামেন্টে একটা জিনিস লক্ষ করুন: যে দল পরাজয়ের পর বলতে পারে “আমাদের ডেটা অসম্পূর্ণ ছিল,” তারা পরের বার জিতবে; যে দল বলে “আমরা ভাগ্যহীন ছিলাম,” তারা একই জায়গায় দাঁড়িয়ে থাকবে।