খালি লেজার: ক্রিকেটে যেখানে ডেটা নেই, সেখানে সিদ্ধান্ত আসে কোথা থেকে

রাত সাড়ে বারোটা। রংপুরের বারান্দায় ল্যাপটপের স্ক্রিনে একটা স্প্রেডশিট খোলা — ২১১টি সারি, ৩৪টি কলাম। ঠিক মাঝখানে একটা ঘর ফাঁকা। বল-বল ডেটা আছে, রান আছে, উইকেট আছে; কিন্তু পিচের বাঁক নেই, ডিউয়ের মাপ নেই, বোলারের রিলিজ পয়েন্ট নেই। আমি ওই ফাঁকা ঘরের দিকে তাকিয়ে থাকি, আর আঙুল কীবোর্ডের দিকে সরে যায় — গল্প লিখে ঘরটা ভরে দিলেই তো কাজ শেষ।

আঙুল থামাই। কারণ ২০১৭ সালের ১২ ডিসেম্বর, শেরে-বাংলা জাতীয় ক্রিকেট স্টেডিয়ামে বসে আমি একটা শিক্ষা পেয়েছিলাম। রংপুর রাইডার্স ওই রাতে বিপিএল ফাইনালে এক উইকেটে ২০৬ রান তুলেছিল; ক্রিস গেইল ৬৯ বলে ১৪৬ রান অপরাজিত ছিলেন, যা বিপিএল ফাইনালের সর্বোচ্চ ব্যক্তিগত ইনিংস। ঢাকা ডায়নামাইটস ১৪৯-এ অলআউট, রংপুর জেতে ৫৭ রানে। গ্যালারি তখন গেইলের নামে ফাটছিল। আমার হাতে ছোট নোটবুক, আর তার মধ্যে একটাই প্রশ্ন — এই ১৪৬ রান কি রংপুরের জয়ের কারণ, নাকি ওটা ওই জয়ের সবচেয়ে সুন্দর প্রমাণ, যে প্রমাণ আসল সংখ্যাটাকে ঢেকে দেয়?

সেই প্রশ্নটাই আজ আমার পুরো পেশার কেন্দ্রে বসে আছে।

প্রেক্ষাপট: স্কোরকার্ডের উপকূল আর ডেটার অভ্যন্তর

ক্রিকেটের পাবলিক রেকর্ড একটা উপকূলরেখা। ইনিংস, রান, উইকেট, ওভার — এসব আছে, আর আন্তর্জাতিক ক্রিকেটে দুই হাজারের দশক থেকে বল-বল ডেটাও আছে। ২০০৮-০৯ সালে টেস্ট ক্রিকেটে ডিসিশন রিভিউ সিস্টেম ঢোকার পর বল-ট্র্যাকিং প্রযুক্তি আন্তর্জাতিক ম্যাচের ফ্রেমে স্থায়ী জায়গা করে নেয়, আর পরের দশকে বাণিজ্যিক অ্যানালিটিক্স সংস্থাগুলো সেই ডেটাকে পিচ ম্যাপ, রিলিজ পয়েন্ট আর কন্ট্রোল পার্সেন্টেজে ভাঙতে শুরু করে।

কিন্তু ক্রিকেট শুধু আন্তর্জাতিক ক্রিকেট নয়।

বাংলাদেশের জাতীয় ক্রিকেট লিগ, ঢাকা প্রিমিয়ার লিগ, বিপিএলের শুরুর মৌসুমগুলো, শ্রীলঙ্কার ঘরোয়া টুর্নামেন্ট, অ্যাসোসিয়েট স্তরের প্রায় পুরোটা — এখানে স্কোরকার্ড আছে, বল-বল ডেটা নেই। ওয়াগন হুইলের জায়গায় হাতে লেখা শিট। স্পিনার বলটা কত ডিগ্রি টার্ন করল, ব্যাটসম্যান কতটা এজ করল, দ্বিতীয় ইনিংসে ডিউ কতটা নামল — এগুলো কোথাও লিপিবদ্ধ হয় না।

এই ফাঁকটাই আমার কাজের জায়গা। যেখানে পাবলিক রেকর্ড থেমে যায়, সেখানে শুরু হয় প্রাইভেট লেজার — এবং ঠিক ওই জায়গাতেই সবচেয়ে বড় ভুলগুলো জন্মায়। কারণ ডেটা না থাকলে মানুষ খালি ঘরটা পছন্দের গল্প দিয়ে ভরিয়ে দেয়। আর পছন্দের গল্প কখনো ভ্যারিয়েন্সের সামনে দাঁড়ায় না।

আমি শ্রীলঙ্কায় জন্মেছি, এখন বাংলাদেশে বসে ক্রিকেটের ডেটা নিয়ে কাজ করি। দুই দেশের ঘরোয়া ক্রিকেট আমাকে একটাই শিক্ষা দিয়েছে: স্কোরকার্ড যেখানে শেষ, সেখানে শুরু হয় অনুমান — আর অনুমানকে ডেটা বলে চালিয়ে দেওয়াটাই এই পেশার সবচেয়ে বড় অনৈতিকতা।

মূল বিশ্লেষণ: চারটে লেজার, চারটে ভিন্ন সত্য

১. টেবিল একটা অনুমান, প্রমাণ নয়

২০১৭-১৮ মৌসুমে ইংলিশ প্রিমিয়ার লিগে বার্নলি সপ্তম হয়েছিল ৫৪ পয়েন্ট নিয়ে। স্কোরবোর্ড বলছিল, তারা ইউরোপের দরজায় কড়া নাড়ছে। ওই ৩৮০ ম্যাচের লেজারে আমি যখন ৪৫.১ এক্সপেক্টেড পয়েন্ট আর ৪৯.৭ এক্সপেক্টেড গোল কনসিডের পাশে ৫৪ আর ৩৯ বসালাম, তখন ছবিটা উল্টে গেল। বার্নলি দুর্দান্ত ছিল না — বার্নলি ভাগ্যবান ছিল, এবং ভাগ্য একটা মৌসুম টেকে, তিন মৌসুম টেকে না।

ক্রিকেটে এই হিসাবটা আরও নির্মম, কারণ ফরম্যাটটাই কম ম্যাচের। একটা সাত ম্যাচের টি-টোয়েন্টি লিগে পাঁচটা ম্যাচ জিতে যাওয়া দলের নেট রান রেট ঋণাত্মক হতে পারে, আর সেটা কোনো অসঙ্গতি নয় — সেটাই স্বাভাবিক। আমি তাই টেবিলকে কখনো প্রমাণ হিসেবে পড়ি না, অনুমান হিসেবে পড়ি। বল-বল ডেটা থেকে আমি তিনটে জিনিস আলাদা করে বের করি: ফেজভিত্তিক ডট বলের হার, বাউন্ডারি উৎপাদনের হার, আর উইকেট-টেকিং ডেলিভারির শতাংশ। তারপর হিসাব করি — ওই তিনটে সূচক যদি টেবিলের সাথে মিলে যায়, তবেই আমি টেবিলটাকে বিশ্বাস করি।

প্রথম এক্সজি লেজারটা শুরু হয়েছিল স্কোরবোর্ডের সাথে একটা ব্যক্তিগত ঝগড়া দিয়ে। বার্নলির ক্ষেত্রে সেই ঝগড়ার ফল ছিল একটা চার্ট, আর সেই চার্টের ফল ছিল দুই দিন দেরি করে প্রকাশ — কারণ আমি তিন মৌসুম পিছিয়ে গিয়ে মডেলটা পরীক্ষা করতে চেয়েছিলাম। আমি কোনো টেবিলকে বিশ্বাস করি না, যতক্ষণ না সে একটা পুরো মৌসুমের ভ্যারিয়েন্স পার করে না।

একই যুক্তি ক্রিকেটে আরও কড়া। ২০১৮ সালের ২৮ সেপ্টেম্বর, দুবাইয়ে এশিয়া কাপের ফাইনালে বাংলাদেশ ২২২ রান করেছিল, আর ভারত ৪৯.৫ ওভারে লক্ষ্য ছুঁয়ে ফেলে — ম্যাচ গড়িয়েছিল শেষ ওভার পর্যন্ত। পরের দিন থেকে দুই দেশের আলোচনায় একটা বাক্য ঘুরতে থাকে: বাংলাদেশ প্রায় জিতে গিয়েছিল। "প্রায়" শব্দটা একটা লেজার নয়, একটা অনুভূতি। টুর্নামেন্টের সাতটা ম্যাচের নমুনায় যেখানে জয়-হারের ব্যবধান কয়েক রানের, সেখানে এক ম্যাচের ব্যবধান দিয়ে ভবিষ্যৎ লেখা যায় না — যায় শুধু গল্প লেখা।

২. দখল আর আধিপত্য এক নয় — ক্রিকেটে তার নাম ডট বল

২০১৮ সালের ১ জুলাই, লুঝনিকিতে স্পেন রাশিয়ার বিরুদ্ধে ১২০ মিনিট খেলে ১,০২৯টা পাস দিয়েছিল, বল দখলে ছিল ৭৫ শতাংশ, এক্সজি ছিল ১.১৬ — আর ওপেন প্লে থেকে গোল একটাই। রাশিয়ার এক্সজি ছিল ০.৪১, কিন্তু টাইব্রেকারে তারা জিতেছিল ৪-৩। স্পেন ১,০২৯টা পাস সম্পূর্ণ করেছিল, আর গোলটা দখলের ভেতরেই হারিয়ে গিয়েছিল।

ক্রিকেটে এর সরাসরি অনুবাদ আছে, আর সেটার নাম ডট বল।

যে ব্যাটসম্যান ৪০ বলে ৩০টা ডট খেলে, সে ৭৫ শতাংশ ডেলিভারি "নিয়ন্ত্রণ" করেছে — অথচ স্কোরবোর্ডে যোগ হয়েছে ত্রিশটা শূন্য। এই কারণেই আমি এখন প্রতিটা ম্যাচ প্রিভিউতে দুই কলামে লিখি: এক কলাম ভূখণ্ড, এক কলাম বিপদ। ভূখণ্ড মানে ডট বলের হার, কন্ট্রোল পার্সেন্টেজ, পিচের ওপর বল কতটা পড়ছে; বিপদ মানে বাউন্ডারি, বাউন্ডারি-বল পার্সেন্টেজ, আর উইকেট-টেকিং ডেলিভারি।

মিরপুরে আমি বহুবার দেখেছি, প্রথম ইনিংসে ৪৫ ওভার পর্যন্ত ২৩০ রানে থাকা দল শেষ দশ ওভারে ১৪০ রান তুলে ফেলেছে — ভূখণ্ড পুরো সময় তাদের দখলে ছিল না, কিন্তু বিপদটা ঠিক শেষ দশ ওভারে জমা হয়েছিল। উল্টোটাও ঘটে: সাত ওভারে ৭০ রান, তারপর স্পিন এল, বল থেমে গেল, আর ইনিংসটা ২২০-এ গিয়ে দাঁড়াল। যে অ্যানালিস্ট প্রথমটাকে "ভালো ব্যাটিং" আর দ্বিতীয়টাকে "খারাপ ব্যাটিং" লেখেন, তিনি আসলে ভূখণ্ড আর বিপদ গুলিয়ে ফেলছেন।

এই দুই কলাম আলাদা করার সুফল আমি নিজের চোখে দেখেছি। ২০২০ সালের মাঝামাঝি, দর্শকহীন স্টেডিয়ামের যুগে, আমি কনটেক্সট-ভেরিয়েবল ইঞ্জিন বানিয়েছিলাম — দর্শকের অনুপস্থিতি, ভ্রমণ, বিশ্রামের দিন। জার্মান বুন্দেসলিগায় ঘরের মাঠের জয়ের হার ৪৩.৩ শতাংশ থেকে ৩৩.৮ শতাংশে নেমে এসেছিল, ঘরের দল গোল করছিল ম্যাচপ্রতি ১.৭৪ থেকে ১.২৯-এ। ৬৩ ম্যাচে সেই ফিল্টার ৮.৭ শতাংশ রিটার্ন দিয়েছিল। কিন্তু ক্রিকেটে সেই শিক্ষার অনুবাদ সরাসরি হয় না — ক্রিকেটে হোম টিমের সুবিধাটা প্রধানত পিচ-প্রস্তুতি আর ডিউ প্যাটার্নের সাথে জড়িত, ভিড়ের চাপের সাথে নয়। মেট্রিক আমদানি করা যায়, মেট্রিকের অর্থ আমদানি করা যায় না।

৩. ব্যক্তির লেজার আর দলের লেজার এক নয়

২০১৯ বিশ্বকাপে শাকিব আল হাসান ৬০৬ রান করেছিলেন আর ১১টা উইকেট নিয়েছিলেন — একই বিশ্বকাপে ৬০০-র বেশি রান আর ১০-র বেশি উইকেট, ইতিহাসে প্রথম। অথচ বাংলাদেশ টেবিলে অষ্টম হয়েছিল, সাত পয়েন্ট নিয়ে: তিনটে জয়, একটা বৃষ্টিবাতিল, চারটে হার।

এই দুই লাইন একই লেজারের দুই পাতা, কিন্তু তারা একই গল্প বলে না। ক্রিকেট একটা দলগত খেলা যেখানে একজন ব্যক্তির উৎকর্ষ ম্যাচের ফলাফলের সাথে দুর্বলভাবে সংযুক্ত। শাকিবের স্ট্রাইক রেট আর ইকোনমি দলের সাত পয়েন্ট ব্যাখ্যা করে না; দলের বাকি দশজনের পারফরম্যান্সের সাথে মিলিয়ে পড়তে হয়।

এখানেই সবচেয়ে বড় ভুলটা ঘটে। অ্যানালিস্টরা দলের ফলাফল ব্যাখ্যা করতে ব্যক্তির ডেটা টেনে আনেন, আর ব্যক্তির পারফরম্যান্স ব্যাখ্যা করতে দলের প্রেক্ষাপট টেনে আনেন। দুই জায়গাতেই লেজারের মালিকানা গুলিয়ে যায়।

আমার নিজের মিরাজ ফাইলটা এই ভুল ধরার জন্যই বানানো। প্রতি মৌসুমে আমি একটা তালিকা রাখি — যে দলগুলো স্কোরবোর্ডে যতটা ভালো, তাদের আসল সংখ্যা ততটা ভালো নয়। বার্নলি সেই ফাইলের প্রথম এন্ট্রি ছিল। ক্রিকেটে এই ফাইল আরও লম্বা, কারণ ফরম্যাটের ভ্যারিয়েন্স বেশি, আর তাই টেবিলের মিথ্যা সাক্ষ্য দেওয়ার ক্ষমতাও বেশি।

৪. পাতলা বাজারে নিজের লেজার বানানো

বিপিএলে কোনো ফ্র্যাঞ্চাইজি সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় হাতে থাকে স্কোরকার্ড, ভিডিও আর স্কাউটের চোখ। শ্রীলঙ্কার ঘরোয়া টুর্নামেন্টে তার চেয়েও কম। অ্যাসোসিয়েট ক্রিকেটে প্রায় শূন্য।

এই জায়গাগুলোতে আমি তিনটে স্তরে কাজ করি। প্রথম স্তর, ভেন্যু-ফেজ ম্যাট্রিক্স: প্রতিটা মাঠে, প্রতিটা ফেজে, স্পিন আর পেসের বিপক্ষে স্কোরিং রেট। দ্বিতীয় স্তর, পরিবেশ-ভেরিয়েবল: দিনের ম্যাচ না রাতের ম্যাচ, ডিউ আছে কি নেই, ইনিংস বিরতির পর বল কতটা নরম হয়। তৃতীয় স্তর, প্রতিপক্ষের গুণমানের স্তরীকরণ — কারণ প্রতিযোগিতার মান আলাদা হলে দুই টুর্নামেন্টের ১৪০ স্ট্রাইক রেট এক জিনিস নয়।

ওয়ানিন্দু হাসারাঙ্গা বা মেহেদী হাসান মিরাজের মতো স্পিনারদের ক্ষেত্রে এই স্তরীকরণ ছাড়া তুলনা অর্থহীন। বিপিএলে ১৮ ওভারে বোলিং করা আর আইপিএলে ১৮ ওভারে বোলিং করা একই কাজ নয় — ব্যাটসম্যানের মান, ফিল্ডিং স্ট্যান্ডার্ড আর উইকেটের আচরণ, তিনটেই আলাদা। একইভাবে কুসল মেন্ডিস বা দিমুথ করুনারত্নের ঘরোয়া স্ট্রাইক রেট সরাসরি আন্তর্জাতিক ম্যাচে বসানো যায় না, কারণ ঘরোয়া বোলিং আক্রমণের গড় মানই আলাদা।

বিপরীত দৃষ্টিভঙ্গি: আমার নিজের তিনটে ফাঁদ

এখানেই আমার নিজের বিরুদ্ধে আমাকে দাঁড়াতে হয়।

প্রথম বিপদটা হলো করিলেশনকে কারণ ভেবে ফেলা। বিপিএলে যেসব দল পাওয়ারপ্লেতে বেশি রান করে, তারা বেশি ম্যাচ জেতে — এটা সত্যি। কিন্তু পাওয়ারপ্লের রান জেতার কারণ নয়; ভালো টপ-অর্ডার দুইটারই কারণ। টপ-অর্ডার ব্যাটসম্যানরা ইনজুরিতে পড়লে বা ফর্ম হারালে পাওয়ারপ্লের রান কমে যায়, জয়ও কমে যায় — এবং অ্যানালিস্ট ভাবেন, পাওয়ারপ্ল ঠিক করলেই সমস্যা মিটবে। সমাধান ভুল জায়গায় খোঁজা হয়।

দ্বিতীয় বিপদটা হলো মেট্রিক আমদানি। ফুটবলের দখল বা ফিল্ড টিল্ট ক্রিকেটে সরাসরি বসানো যায় না; একটা অনুবাদ স্তর দরকার। কিন্তু অনুবাদ স্তরটা বানাতে গিয়ে আমি আরেকটা ফাঁদে পড়ি — প্রতিযোগিতা, ফরম্যাট, ভেন্যু আর প্রতিপক্ষের মান আলাদা না করে সব ডেটা একসাথে গুলিয়ে ফেলা। শ্রীলঙ্কার ঘরোয়া টুর্নামেন্টের একটা ইনিংস আর বাংলাদেশের ঘরোয়া টুর্নামেন্টের একটা ইনিংস কখনো একই ওজনের নয়, যদিও স্কোরকার্ডে দুটোই "৯২" লেখা থাকে।

তৃতীয় বিপদটা আমার স্বভাব থেকে আসে — কনট্রারিয়ান রিফ্লেক্স। ডেটা নিয়ে কাজ করার একটা বড় আকর্ষণ হলো, প্রচলিত কথাকে ভুল প্রমাণ করার আনন্দ। কিন্তু প্রতিটা বিপরীত দাবিকে একটা সাধারণ বেস-রেট মডেলকে হারাতে হয়। যদি সাধারণ মডেলটাই যথেষ্ট ভালো ব্যাখ্যা দেয়, তবে নতুন গল্পটা ফেলে দিতে হয় — সেটা যত সুন্দরই হোক। এই কারণেই আমি এখন কাজের শুরুতেই অনুমানটা লিখে রাখি, একটা মৌসুম আলাদা করে রেখে দিই যাচাইয়ের জন্য, আর প্রতিটা সিদ্ধান্ত রিপোর্ট করি — এমনকি যেগুলো ব্যর্থ হয়েছে সেগুলোও।

আর চতুর্থ, সবচেয়ে কষ্টের ফাঁদ: খালি ঘরটা গল্প দিয়ে ভরে দেওয়া। এটা কখনো করলে চলবে না। যদি ডেটা না থাকে, লিখতে হবে ডেটা নেই। এই সততাটাই আমার পেশার একমাত্র ভিত্তি।

টেকঅ্যাওয়ে

পরের চক্রে আমি দুটো জিনিস দেখব।

এক, ঘরোয়া ক্রিকেটের ডেটার দাম। যখন ফ্র্যাঞ্চাইজি সিদ্ধান্তগুলো স্কাউটের চোখ থেকে সরে গিয়ে বল-বল ভেন্যু মডেলের দিকে ঝুঁকবে, তখন বাজারের গড় মিলবে না — কারণ বাজারের বড় অংশ তখনো স্কোরকার্ড পড়ছে। সেই ফাঁকটাই সবচেয়ে বড় সুযোগ।

দুই, বাংলাদেশের ব্যাটিং টেমপ্লেট। লিটন দাস, তামিম ইকবাল, মুশফিকুর রহিম বা নাজমুল হোসেন শান্ত — প্রত্যেকের বিপদ-উৎপাদন আর ভূখণ্ড-দখলের অনুপাত আলাদা। কে কোন ফেজে দলের জন্য বেশি মূল্য যোগ করেন, সেটা স্কোরকার্ড কখনো বলে না।

শেষ প্রশ্নটা নিজের কাছে: যে ফাঁকা ঘরটা আমি বারো বছর ধরে ল্যাপটপে দেখছি, সেটা কি সত্যিই খালি — নাকি আমার লেজার কেবল ওই ঘরটা পড়তে শেখেনি?