নাল রেজাল্টও ডেটা: কেন একজন ক্রিকেট বিশ্লেষকের কঠিনতম শৃঙ্খলা হলো বিশ্লেষণ করতে অস্বীকার করা

স্প্রেডশিটটা খুলতে আমার দুই সেকেন্ড লেগেছিল। আটটা কলাম, সাতাশটা সারি — ফরম্যাট কনটেক্সট, পাওয়ারপ্লে স্প্লিট, ডেথ-ওভার ইকোনমি, ভেন্যু ফ্যাক্টর, হোম-অ্যাওয়ে ডিফারেনশিয়াল, র‍্যাঙ্কিং গ্যাপ। প্রতিটা ঘরে একটাই এন্ট্রি: N/A। কোনো ম্যাচ নেই, কোনো ইনিংস নেই, কোনো বল-বাই-বল লগ নেই, কোনো খেলোয়াড়ের নাম নেই। শুধু একটা নিখুঁত কাঠামো, যেটা দেখতে বিশ্লেষণের মতো, কিন্তু ভেতরে সম্পূর্ণ শূন্য। লিভারপুলের ফ্ল্যাট থেকে আমি ফাইলটা স্ক্রল করছিলাম, আর মাথায় একটাই প্রশ্ন ঘুরছিল — যখন ডেটা আসে না, তখন একজন বিশ্লেষকের কাজটা আসলে কী? ২০১৭ সালে, ষোলো বছর বয়সে, আমি প্রথম একটা স্প্রেডশিটে নিজে হাতে ১২৭টা শট টুকে ফেলেছিলাম, আর ভেবেছিলাম আমার সবচেয়ে বড় শিক্ষাটা আসবে সেই শটগুলো থেকে। আমি ভুল ছিলাম। সবচেয়ে বড় শিক্ষাটা এল উল্টো দিক থেকে — একটা খালি সেল থেকে।

যে নথিটা আমার কাছে এসেছিল, সেটা ছিল একটা দুই স্তরের বিশ্লেষণ পাইপলাইনের দ্বিতীয় স্তর — Stage-2। প্রথম স্তর, Stage-1, একটা সোর্স ডকুমেন্ট ভেঙে ছোট ছোট তথ্যবিন্দুতে (information points) নামানোর কথা: কে খেলেছে, কোথায় খেলেছে, কোন ফরম্যাটে, কোন ফেজে কী ঘটেছে। Stage-2 সেই তথ্যবিন্দুগুলোর উপর দাঁড়িয়ে আটটা মাত্রায় বিশ্লেষণ করে — ম্যাচ ফরম্যাট, খেলোয়াড়ের টেকনিক, দলের ল্যান্ডস্কেপ, লিগ ও কমার্শিয়াল ইকোসিস্টেম, গভর্ন্যান্স, রিস্ক, পাবলিক ন্যারেটিভ, আর ইন্ডাস্ট্রি ট্রান্সমিশন। কিন্তু এবার Stage-1 ফিরিয়ে দিয়েছে একটা খালি তালিকা। টাইটেল নেই, সোর্স নেই, এনটিটি নেই, তথ্যবিন্দু নেই, স্ট্যান্স নেই, পারপাস নেই। শুধু ডোমেইন লেবেলটা আছে — cricket_world — যেটা নিজেও জেনেরিক: কোনো সাব-ডোমেইন নেই, কোনো ফরম্যাট নেই, কোনো লিগ নেই, কোনো সময়-সংবেদনশীলতার ট্যাগ নেই।

আধুনিক ক্রিকেট ডেটা ইকোসিস্টেমে এই ব্যর্থতা বিরল নয়। CricSultan-ধরনের ডেটাবেস ফিড, ইভেন্ট লগ আর ডেলিভারি-লেভেল রেকর্ডের উপর দাঁড়িয়ে থাকে; কোনো একটা লেয়ারে ফেচ ফেল করলে, বা পার্সিং স্টেপ নাল ডকুমেন্টে চলে গেলে, পুরো পাইপলাইন চুপচাপ একটা খালি পেলোড পাঠায়। আসল বিপদটা এখানেই: খালি পেলোড দেখতে ব্যর্থতার মতো লাগে না — সে দেখতে একটা টেমপ্লেটের মতো লাগে। আর একটা নিখুঁত টেমপ্লেট মানুষের মস্তিষ্ককে সহজেই ধোঁকা দেয়, কারণ ফর্মটা পূরণ হয়ে আছে, শুধু ভেতরে কিছু নেই। আমি সাংবাদিকতার ডেস্কে প্রথম বছরগুলোতে এই শিক্ষাটা পাইনি; ২০১৯ সালে ডেইলি স্টারের স্পোর্টস ডেস্কে ঢোকার পর বুঝেছি, একটা ফাঁকা ফর্ম কখনও কখনও একটা ভরা রিপোর্টের চেয়ে বেশি বিপজ্জনক।

এখানেই ডেটা সাক্ষরতার সবচেয়ে বড় ফাঁদ, আর এটাই আজকের আসল তথ্যগত লাভ: অনুপস্থিত ডেটা আর শূন্য পরিমাপ কখনও এক জিনিস নয়। যদি আমি লিখি 'এই ম্যাচে ডেথ-ওভারে ফিল্ডিং দলের ইকোনমি ৯.২,' সেটা একটা পরিমাপ — সে খেলা সম্পর্কে একটা দাবি করে। কিন্তু যদি লিখি 'ডেথ-ওভার ইকোনমি: N/A,' সেটা পরিমাপ নয়, সেটা অনুপস্থিতি — সে খেলা সম্পর্কে কিছুই বলে না, শুধু আমাদের যন্ত্র সম্পর্কে বলে। যন্ত্রটা বলছে: আমি দেখতে পাইনি। কিন্তু N/A-কে যদি ৯.২-এর মতোই একটা বৈধ মান ধরে নিয়ে আমরা এগোই, তাহলে আমরা একটা মিথ্যা সাক্ষ্যের কাঠামোর ভেতরে ঢুকে পড়ি, যেখানে প্রতিটা অনুপস্থিত ঘর একটা নীরব মিথ্যা হয়ে দাঁড়ায়।

বেটিং ডেস্কে কাজ করতে গিয়ে আমি এই নিয়মটা রক্তমাংসে শিখেছি: প্রিভিউ লেখার আগে হাইপোথিসিস আগে লিখে ফেলতে হয়। কোন ভেরিয়েবলটা আমি পরীক্ষা করব, কোন বেস রেটের সাথে মেলাব, আর কী ফল এলে আমি নিজের থিসিসটা বাতিল করব — সবটা আগে থেকেই ঠিক করা। এটাকে বলে প্রি-রেজিস্ট্রেশন। ২০২০ সালে, মহামারির বিরতির পর প্রিমিয়ার লিগ ফিরে আসার সময় আমি ঠিক এই পদ্ধতিতেই হোম-অ্যাডভান্টেজ ভাঙতে দেখেছি। লকডাউনের আগে হোম-উইন হার ছিল ৪৫.৫ শতাংশ, পরে নেমে আসে ৩৩.৮ শতাংশে; হোম দলগুলোর PPDA দুর্বল হয় ১.৭ পাসে। অ্যানফিল্ডে দর্শক ছাড়া প্রতিপক্ষের xG প্রতি ম্যাচে ০.৮ থেকে বেড়ে ১.৩-তে ওঠে। খালি গ্যালারি কখনও শুধু খালি গ্যালারি ছিল না; সে ছিল হোম-অ্যাডভান্টেজের একটা প্রাকৃতিক পরীক্ষা, যেখানে ভিড়ের উপস্থিতিই ছিল একমাত্র স্বাধীন চলক। আমি সেখানে কিছু বানাইনি; আমি শুধু একটা ভেরিয়েবল আলাদা করেছিলাম, আর বেস রেটের সাথে মিলিয়েছিলাম।

কিন্তু সেই একই পদ্ধতি আমার কাছ থেকে একটা কঠিন দাবি করে: খালি ইনপুটের সামনে আমাকে থামতে হবে। ফরম্যাট কনটেক্সট ক্রিকেট বিশ্লেষণের প্রথম বাধ্যতামূলক চলক, কারণ টেস্ট অ্যাভারেজ, T20 স্ট্রাইক রেট আর বোলিং ইকোনমি রেট — এই তিনটা আলাদা মুদ্রা। ফরম্যাট না জানলে এই মুদ্রাগুলো মেলানো অসম্ভব, আর ফরম্যাট জুড়ে সিদ্ধান্ত টানাটা সরাসরি নিষিদ্ধ। ফেজ স্প্লিট না জানলে পাওয়ারপ্লের আক্রমণ আর ডেথ-ওভারের ভাঙনকে এক করে ফেলা হয়। ভেন্যু না জানলে পিচের আচরণ, শিশির, DLS — কিছুই হিসাবে আসে না। আর কোনো খেলোয়াড়ের নাম না জানলে ব্যাটিং, বোলিং, অলরাউন্ড — কোনও মূল্যায়ন শুরুই করা যায় না। তাই একটা খালি তালিকার সামনে আটটা মাত্রাই একই উত্তরে পৌঁছায়: বিশ্লেষণ করা যায় না। এটা পরাজয় নয়, এটা সীমার সৎ স্বীকৃতি।

এখানে একটা সূক্ষ্ম কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য আছে, যেটা স্পষ্ট করা দরকার। একটা 'পাতলা নিবন্ধ' আর একটা 'হারানো ভাঙন' — দুটো আলাদা রোগ। পাতলা নিবন্ধ মানে সোর্সে তথ্য কম, কিন্তু তথ্য আছে — সেখানে ধৈর্য আর যোগসূত্র দিয়ে কাজ চলে। হারানো ভাঙন মানে সোর্স থেকে তথ্য কখনও পাইপলাইনে ঢোকেনি — সেখানে ধৈর্য কোনো কাজে আসে না, Stage-1 আবার চালাতে হয়। আমি যদি প্রথমটাকে দ্বিতীয়টা ভেবে ভুল করি, আমি অকারণে থেমে যাই। আর যদি দ্বিতীয়টাকে প্রথমটা ভেবে ভুল করি, আমি অনুমান দিয়ে ফাঁক ভরাতে শুরু করি — যেটা আমার পেশার সবচেয়ে বড় অপরাধ। এই সতর্কতা বয়স-ভিত্তিক ডেটাতেও সমান খাটে। ইদানীং তরুণ খেলোয়াড়দের রেকর্ড দেখার সময় একটা প্যাটার্ন বারবার চোখে পড়ে: যারা দ্রুত পরিপক্ব হয়ে ওঠে, তাদের সিনিয়র রিদমে ঠেলে দেওয়া হয়, অথচ তাদের শরীর তখনও তৈরি হয়নি। তাই আঠারো বছরের নিচে কোনো বোলারের ওয়ার্কলোড আমি একক স্পেল দিয়ে মাপি না — আমি ম্যাচ-বিরতি, ওভার-ব্যবধান আর ঋতু-ভিত্তিক লোড একসাথে দেখি। ছোট স্যাম্পলে বড় দাবি করা আর খালি সেলে অনুমান ভরা — দুটোই একই পাপের দুই রূপ।

২০২২ সালে কাতারে যখন মরক্কোর সেমিফাইনাল যাত্রা দেখছিলাম, তখন আমি তাদের পাঁচটা গোল হজমের পেছনের কাঠামো টুকেছিলাম — প্রতি শটে মাত্র ০.০৭ xG, গড় PPDA ১৪.২, আর একটা সংকীর্ণ ব্লক যেটা মাঝমাঠে শ্বাস নিতে দিত না। সেমিফাইনালে ফ্রান্সের প্রস্থ সেই সংকীর্ণ কাঠামোকে ভেঙে দিল, ০-২। আমার সেই ১২,০০০ শব্দের ময়নাতদন্তে একটাই সিদ্ধান্ত ছিল: মরক্কোর ডিফেন্স কোনো বাস ছিল না; সেটা ছিল ছোট ছোট সিদ্ধান্তের একটা ক্যাথিড্রাল। আর তার আগের বছর, ২০২১ ইউরোতে, আমি পেদ্রির প্রতি ৯০ মিনিটে ২.৭ প্রগ্রেসিভ পাস ট্র্যাক করছিলাম; পেদ্রির অগ্রগতি একটা ধীর বাঁক, আর আমি তার ঢাল পড়তে শিখেছি — হঠাৎ লাফ নয়, নিয়মিত সামান্য উঁচু হয়ে ওঠা। ২০১৭ সালে ক্রোয়েশিয়ার ১২৭টা শট হাতে টুকে যখন প্রথম লেখাটা লিখি, তখন বুঝেছিলাম, প্রথম xG ময়নাতদন্ত আমাকে শিখিয়েছিল — একটা শট-ম্যাপ হলো একটা স্বীকারোক্তি। আর একটা খালি সেল হলো তার উল্টো: এমন একটা স্বীকারোক্তি, যেখানে কেউ কিছু বলেনি, অথচ আমরা জোর করে কথা বসাতে চাই।

এখন উল্টো দিকটা। আমরা সবাই ফলাফলকে ভালোবাসি, কিন্তু ক্রিকেট বিশ্লেষণে নাল রেজাল্ট প্রায়ই ফলাফলের চেয়ে বেশি মূল্যবান। 'এই ম্যাচে কে জিতবে' — এই উত্তর সস্তা, কারণ সময় প্রতিদিন তাকে মিথ্যা প্রমাণ করে। কিন্তু 'এই ডেটা দিয়ে এটা বলা যায় না' — এই বাক্যটা টিকে থাকে, কারণ সে আমাদের সীমার কথা মনে করিয়ে দেয়। যেটা কাউন্টার-ইনটুইটিভ: যে পাইপলাইন চুপচাপ ব্যর্থ হয়, সে আমাদের ভুল উত্তর দেয় না — সে আমাদের ভুল প্রশ্নের প্রতি আত্মবিশ্বাসী করে তোলে। একটা N/A-ভরা টেমপ্লেট যদি স্কোরিং সিস্টেমে ঢুকে পড়ে, কেউ হয়তো ভাববে এটা একটা দুর্বল কিন্তু বৈধ বিশ্লেষণ, আর সেই ভুল বিশ্বাসটা ছড়িয়ে পড়বে। এটা প্রক্রিয়ার নীরব ব্যর্থতা, আর এই ব্যর্থতাই সবচেয়ে বিপজ্জনক — কারণ এটা কোনো এরর মেসেজ দেয় না, কোনো লাল পতাকা ওড়ায় না।

আর দ্বিতীয় কাউন্টার-ইনটুইটিভ জিনিসটা হিটম্যাপ নিয়ে। আমি বহুবার দেখেছি, একটা রঙিন হিটম্যাপ ডেস্কে ঢুকলে আলোচনা থেমে যায় — সবাই ভাবে বিশ্লেষণ হয়ে গেছে। অথচ হিটম্যাপ প্রায়ই নতুন যুগের চা-পাতা পড়া: সে খেলোয়াড়ের আসল ভূমিকাটা ট্যাকটিক্যাল সিস্টেমের ভেতরে লুকিয়ে ফেলে। একটা উজ্জ্বল লাল অঞ্চল বলতে পারে বল কোথায় গেছে, কিন্তু বলতে পারে না কেন গেছে, বা সেটা সিস্টেমের কোন জোড়ে ফাঁক ছিল। ভিজ্যুয়ালাইজেশন তখনই সৎ, যখন তার নিচে একটা খালি ঘর চিহ্নিত করার সাহস থাকে। আর বাজারের সংখ্যা নিয়েও আমার একই মনোভাব: অডস আমার জন্য ভবিষ্যদ্বাণী নয়, একটা প্রতিপক্ষের মত — যার সাথে আমার ডেটা তর্ক করবে, মেনে নেবে না।

তাই এই নথিটার আসল মূল্য তার বিশ্লেষণে নয়, তার সততায়। আমি এটাকে ক্রিকেট রিস্ক অ্যাসেসমেন্ট হিসেবে পড়ব না — আমি এটাকে একটা ভ্যালিডেশন-ফেইলিওর রিপোর্ট হিসেবে পড়ব। সামনের রাউন্ডের জন্য আমার সংকেত স্পষ্ট: Stage-2 চালু হওয়ার আগে একটা গেট বসাতে হবে, যেটা পরীক্ষা করবে তথ্যবিন্দুর তালিকা খালি নয়; আর সোর্স ডকুমেন্টটা আদৌ পাইপলাইনে ঢুকেছিল কি না, সেটা ফেচ লগে মিলিয়ে দেখতে হবে। কারণ একটা খালি সেল কখনও খবর নয় — কিন্তু একটা খালি সেল যে আমাদের খবর দিতে পারে না, সেটা নিজেই একটা খবর। প্রশ্নটা তাই আর 'কোন ম্যাচ' নয়; প্রশ্নটা হলো, পরের বার যখন ডেটা সত্যিই আসবে, আমি কি তাকে চিনতে পারব — নাকি আবার একটা নিখুঁত ফাঁকা টেমপ্লেটকে বিশ্লেষণ ভেবে মেনে নেব?