শূন্য পেলোড, পূর্ণ লেজার — ক্রিকেট ডেটা বিশ্লেষণের নীরব ব্যর্থতা ও সত্যের হিসাব

আমি নোটবুকটা মাইক্রোফোনের আগে ব্যাগে ভরি।

পেশা আমার অদ্ভুত — দলের সঙ্গে ঘোরা লেখক। মাঠ, টিম হোটেল, ট্রেন, বিমান, ট্রেনিং গ্রাউন্ডের পাশের ঘাস, প্রেস বক্সের পিছনের ধাতব চেয়ার — সবখানে আমার নোটবুক খোলা থাকে। কুড়ি বছরের এই কাজে আমার হাতে জমেছে এক ধরনের খাতা: তারিখ, আবহাওয়া, ঘুমের ঘণ্টা, ট্রেনিং সেশনের সময়, ভ্রমণের মাইল, বিশ্রামের দিন, আর ম্যাচের পরের দিন কার পায়ে ব্যথা ছিল। এই খাতা কোনো একক ম্যাচের স্কোরকার্ড নয়। এটা একটা লেজার — হিসাবের খাতা, যেখানে প্রতিটি দিনের একটা এন্ট্রি থাকে, আর যেখানে যা লেখা নেই, সেটাও একটা তথ্য।

সপ্তাহের শুরুতে আমার ডেস্কে একটা বিশ্লেষণী প্রতিবেদন এল। বাইরে থেকে দেখতে এটা নিখুঁত। আটটি অধ্যায়, প্রতিটির নিচে টেবিল, চেকবক্স, ঝুঁকির তালিকা, সম্ভাবনার তিনটি দৃশ্য, নিচে তারার রেটিং। যেকোনো সম্পাদকের চোখে এটা একটা তৈরি বিশ্লেষণ। কিন্তু আমি যখন প্রথম লাইন থেকে পড়তে শুরু করলাম, একটা অস্বস্তি জাগল। প্রতিটি ঘরে ফিরে ফিরে লেখা — তথ্য অপর্যাপ্ত, মূল্যায়ন করা সম্ভব নয়। প্লেয়ারের গড় নেই, দলের র‍্যাঙ্কিং নেই, সম্প্রচার স্বত্বের মূল্য নেই, শাসনব্যবস্থার কোনো প্রশ্ন নেই, ঝুঁকির ম্যাট্রিক্সের প্রতিটি কোষ ফাঁকা। অথচ প্রতিবেদনটা নিজেকে বিশ্লেষণ বলে দাবি করছে। এটা ঠিক সেই মুহূর্ত, যখন একজন প্রুফরিডার একটা বাক্যের ভেতরে জোড়া স্পেস দেখে থামেন।

শেষ পাতায় একটা লাইন ছিল, যা আমার সারা সপ্তাহের কাজ হয়ে দাঁড়াল: শূন্য ইনপুট, বিশ্লেষণী বিষয়বস্তু নেই।

আমি সেদিন আর কোনো লেখা লিখিনি। একটা ফাঁকা পেলোড একটা গোটা ডেটা-চেইনের গল্প বলতে পারে — এই ভাবনাটা আমাকে আটকে রাখল। ক্রিকেট এখন যেভাবে চলে, সেখানে স্কোর, স্ট্রাইক রেট, ইকোনমি, রিকভারি, ডট-বল শতাংশ — এসব সংখ্যা সম্প্রচার থেকে ড্রেসিংরুম, সেখান থেকে ফ্যান্টাসি অ্যাপ পর্যন্ত ছড়ায়। কিন্তু এই ছড়ানোর সিঁড়ির সবচেয়ে নিচের ধাপটা যদি ফাঁকা হয়, তাহলে উপরে যা দাঁড়ায়, তার ভিত্তিটা কী? এই প্রশ্নটাই আজকের খাতার বিষয়।

প্রেক্ষাপট: ক্রিকেট তথ্যের অর্থনীতি ও লেজারের জন্ম

আমি ২০০৬ সালে ঢাকার ডেইলি স্টার ক্রীড়া ডেস্কে যোগ দিই, তখন ক্রিকেট প্রতিবেদন মানে ছিল খাতা, কলম আর ফোন। স্কোর নেওয়ার জন্য টেলিভিশনের পাশে বসে থাকতে হতো, কোটেশন মিলিয়ে দেখতে হতো পরের দিনের পত্রিকার সঙ্গে। তথ্য ছিল কম, তাই যাচাই ছিল সহজ — কারণ যাচাই করার মতো তথ্যই সীমিত।

আজ ছবিটা উল্টো। তথ্য অসীম, কিন্তু যাচাই প্রায় অসম্ভব। একটা টি-টোয়েন্টি ম্যাচ থেকে আজ জেনারেট হয় হাজার হাজার ডেটা-পয়েন্ট: প্রতিটি বলের লাইন, লেংথ, স্পিড, বাউন্স, হাওয়া, ব্যাটসম্যানের পজিশন, ফিল্ডারের কোণ। একটা আইপিএ মৌসুমে জমা হয় কোটি কোটি ডেটা-পয়েন্ট। এই ডেটার উপরে দাঁড়িয়ে আছে বাজি, ফ্যান্টাসি, দলের স্ট্র্যাটেজি, স্কাউটিং, ক্রীড়া-বিজ্ঞান, এমনকি খেলোয়াড়ের বাজারমূল্যও। ক্রিকেটের তথ্য আজ নিজেই একটা শিল্প — সম্প্রচার স্বত্বের পাশে দাঁড়ানো একটা সমান্তরাল অর্থনীতি।

এই অর্থনীতিতে লেজার একটা অদ্ভুত শব্দ, কিন্তু আমি এটা ইচ্ছে করেই ব্যবহার করছি। ক্রিকেটের খাতা আসলে একটা বিতরণ করা হিসাবের খাতা — প্রত্যেক প্রেস বক্স, প্রত্যেক সম্প্রচারকারী, প্রত্যেক স্ট্যাটস-সরবরাহকারী একই ম্যাচের একটা করে কপি রাখে। সমস্যা হলো, এই কপিগুলো কেউ কেন্দ্রীয়ভাবে মেলায় না। তাই একটা ভুল এন্ট্রি একটা খাতায় ঢুকলে, সেটা অন্য খাতায় ঢোকে কি না, কেউ জানে না। আর যদি কোনো খাতা ফাঁকা হয়ে যায়, সেটাও কেউ টের পায় না — যতক্ষণ না উপরে দাঁড়ানো কোনো বিশ্লেষণ ভেঙে পড়ে।

আমি এই ফাঁকাটা নিজের চোখে দেখেছি। ২০১৭ সালের জুলাইয়ে, একান্ন বছর বয়সে, আমি ম্যানচেস্টার সিটির সঙ্গে বারো দিনের প্রাক-মৌসুম সফরে আমেরিকা যাই। স্পোর্টস ম্যানেজমেন্টে আমার মাস্টার্স ডিগ্রি কাজে লাগিয়ে আমি ট্রিপটাকে একটা ডেটা-সংগ্রহের অনুশীলন হিসেবে দেখলাম। ইউসিএলএর ট্রেনিং গ্রাউন্ড আর টিম হোটেল থেকে আমি চোদ্দটা দৈনিক নোটবুক ফাইল করি — পেপ গার্দিওলার এগারো বনাম এগারো ড্রিল, বন্ধ দরজার সেশনে সার্জিও আগুয়েরোর সাতটা শট, রিকভারি সেশনের সময়। ক্লাবের নতুন সোশ্যাল মিডিয়া টিম ভিডিও চাইল, আমি প্রথমে আপত্তি করলাম, তারপর প্রতিটি ডিসপ্যাচে তিনশো শব্দের একটা ডেটা-নোট যোগ করলাম। ফলাফল — দুইটি ম্যানচেস্টার আউটলেট আমার নোটবুক থেকে উদ্ধৃতি দিল।

সেই সফরে আমি একটা টেমপ্লেট বানিয়ে ফেলি: একটাই ট্যাকটিক্যাল পর্যবেক্ষণ, দুটো সরাসরি উক্তি, তিনটে ট্রেনিং-গ্রাউন্ডের বিস্তারিত, আর একটাই যাচাই করা পরিসংখ্যান। এতে আমার আউটপুট ধীর হলো, কিন্তু প্রতিটি ভ্রমণ-নোটবুক একটা অন্যটার সঙ্গে মিলে গেল। এটাই লেজারের প্রথম পাঠ — গতি নয়, ধারাবাহিকতা।

মূল বিশ্লেষণ: ফাঁকা ঘর, ভরা দাবি

শূন্য পেলোডের শারীরস্থানটা দেখতে হবে খুব মন দিয়ে, কারণ এখানেই আসল শিক্ষাটা লুকিয়ে আছে।

প্রতিবেদনটা আটটা মাত্রায় বিভক্ত ছিল। প্রথম মাত্রা — ফরম্যাট ও ম্যাচ বিশ্লেষণ। সেখানে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, কোন ফরম্যাট, কোন ভেন্যু, কোন পরিবেশ। উত্তর — অজানা। দ্বিতীয় মাত্রা — খেলোয়াড়ের কৌশল ও ডেটা। গড় নেই, স্ট্রাইক রেট নেই, ইকোনমি নেই। তৃতীয় মাত্রা — দলের ল্যান্ডস্কেপ ও র‍্যাঙ্কিং। কোনো দলই নাম নেই। চতুর্থ মাত্রা — লিগ ও বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেম। সম্প্রচার স্বত্ব, ফ্র্যাঞ্চাইজি মূল্য, খেলোয়াড়ের বেতন — সব ফাঁকা। পঞ্চম মাত্রা — নিয়ম ও শাসনব্যবস্থা। কোনো বিতর্ক নেই, কোনো নজির নেই। ষষ্ঠ মাত্রা — ঝুঁকির বিশ্লেষণ। প্রতিটি কোষে শূন্য। সপ্তম মাত্রা — জন-আখ্যান ও প্রত্যাশার বিশ্লেষণ। অষ্টম মাত্রা — ক্রিকেট শিল্পের সংক্রমণ বিশ্লেষণ।

এখানে একটা অদ্ভুত ব্যাপার ঘটেছে, যা আমি লেজারের ভাষায় বলতে চাই। প্রতিবেদনটা তার নিজের ফাঁকা থাকার ব্যাপারটা স্বীকার করেছে, কিন্তু তারপরও একটা পরিপূর্ণ প্রতিবেদনের মতো দেখতে হয়েছে। টেবিলগুলো সাজানো, চেকবক্সগুলো টানা, শিরোনামগুলো নম্বর দেওয়া। কাঠামো সম্পূর্ণ, বিষয়বস্তু শূন্য।

এই জায়গাটাই ক্রিকেট তথ্যের সবচেয়ে বড় ফাঁদ। আমরা তথ্যের কাঠামোকে তথ্য বলে ভুল করি। একটা টেবিল থাকলেই আমরা মনে করি একটা বিশ্লেষণ হয়েছে। একটা রেটিং থাকলেই মনে করি একটা সিদ্ধান্ত হয়েছে। অথচ টেবিলের ঘরগুলো যদি ফাঁকা থাকে, তাহলে সেই টেবিল শুধু একটা ফ্রেম — দেয়ালে টাঙানোর মতো, ছবি ছাড়া।

আমি এটা আগেও দেখেছি, ক্রিকেটের ভেতরে। ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে, বাহান্ন বছর বয়সে, আমি ইংল্যান্ডের সঙ্গে আঠাশ দিন কাটাই, সাতটা ম্যাচ ধরে। সেই টুর্নামেন্টে আমি জন স্টোনসের বায়ানব্বই দশমিক পাঁচ শতাংশ পাস-কমপ্লিশন লিখে রাখি, ছয়শো নব্বই মিনিট জুড়ে; আর কাইল ওয়াকারের প্রতি নব্বই মিনিটে চার দশমিক তিনটা রিকভারি। ইংল্যান্ড সেমিফাইনালে ক্রোয়েশিয়ার কাছে ২-১ গোলে হারল, অতিরিক্ত সময়ের পর। আমি পদ্ধতি মেনে ক্লান্তির ডেটা মিলিয়ে দেখলাম, আঠাশটা দৈনিক ডিসপ্যাচ ফাইল করলাম, একটা ট্রেনিং সেশনও বাদ দিইনি।

এখানে একটা শিক্ষা আছে, যা সরাসরি এই ফাঁকা প্রতিবেদনের সঙ্গে যুক্ত। স্টোনসের নব্বই-প্লাস পাস-কমপ্লিশন দেখে যে কেউ বলতে পারত, ইংল্যান্ডের রক্ষণ নিখুঁত। কিন্তু নব্বই-প্লাস পাস একটা কাঠামো — বিষয়বস্তু নয়। প্রশ্ন হলো, সেই পাসগুলো কোথায় গেল? কতগুলো পাস সামনে এগোল, আর কতগুলো পাশে ঘুরল? একটা সংখ্যা যদি তার প্রেক্ষাপট হারায়, সে একটা ফাঁকা ঘর — দেখতে ভরা, আসলে শূন্য।

যাচাইয়ের পদ্ধতি: খাতা মেলানোর কাজ

আমার কাজের একটা নিয়ম আছে, যা আমি চুয়াল্লিশ বছরের ক্রীড়া-পর্যবেক্ষণ থেকে শিখেছি। কোনো সংখ্যা ছাপার আগে আমি তিনটা প্রশ্ন করি। সংখ্যাটা কোথা থেকে এল? কে গণনা করল? আর গণনার শর্তটা কী? এই তিনটে প্রশ্নের উত্তর না পেলে সংখ্যাটা খাতায় যায় না — যত চটকদারই হোক।

এই প্রতিবেদনের সমস্যা হলো, এখানে প্রথম প্রশ্নটাই ব্যর্থ। কোনো সংখ্যা নেই, তাই সংখ্যার উৎস খোঁজার প্রশ্নও নেই। কিন্তু একটা গভীরতর সমস্যা আছে, যা লেজারের দৃষ্টিতে আরও গুরুত্বপূর্ণ। যদি উৎস ডেটা ফেচ ব্যর্থ হয়, তাহলে পাইপলাইনের প্রতিটি পরের ধাপ একটা অন্ধ সিদ্ধান্তের উপর দাঁড়ায়।

আমি নিজে একটা সরল উদাহরণ দিই। ধরুন একটা ম্যাচের ডট-বল শতাংশ গণনা করা হচ্ছে। যদি প্রথম পাঁচ ওভারের ডেটা ফেচ না হয়, তাহলে হিসাবটা ছয় থেকে বিশ ওভারের উপর দাঁড়াবে। ফলাফল — একটা সংখ্যা বেরোবে, যেটা দেখতে নির্ভুল, কিন্তু আসলে বিকৃত। আর কেউ ধরতে পারবে না, কারণ সংখ্যাটার গায়ে লেখা থাকবে না, 'পাঁচ ওভার বাদ পড়েছে'।

এটাই তথ্য-অখণ্ডতার মূল সূত্র — একটা সংখ্যা তখনই বিশ্বাসযোগ্য, যখন তার সঙ্গে তার সম্পূর্ণতার প্রমাণ যুক্ত থাকে। এই সূত্রটাই আমাকে লেজার আর ব্লকচেইনের ধারণার দিকে নিয়ে যায়। একটা ব্লকচেইনের মূল গুণ এই নয় যে সে তথ্য জমা রাখে; মূল গুণ এই যে, সে প্রতিটি এন্ট্রির আগের এন্ট্রির সঙ্গে সংযোগ রাখে, আর সেটা কেউ চুপচাপ বদলাতে পারে না। ক্রিকেটের তথ্য-ব্যবস্থার ঠিক এই জায়গাটাই দুর্বল। আমাদের কাছে অসীম ডেটা আছে, কিন্তু তার অনেকটারই কোনো অপরিবর্তনীয় সংযোগ-প্রমাণ নেই।

আমি এটা কল্পনা করছি না, বাস্তব ঘটনা থেকে বলছি। আন্তর্জাতিক ক্রিকেটে বহুবার এমন হয়েছে, যেখানে একই ম্যাচের দুটো আলাদা স্ট্যাটস-সূত্র দুটো আলাদা গড় দেখিয়েছে। কারণ হিসেবে বেরিয়ে এসেছে — নো-বল গণনার ভিন্নতা, ওয়াইডের সংজ্ঞা, কখনো আবার শেষ ওভারের ডেটা বাদ পড়া। এগুলো ছোট ভুল, কিন্তু উপরে দাঁড়ানো বিশ্লেষণে এরা বড় ফাটল তৈরি করে।

নজিরের ফাইল: ক্রিকেট কখন আগে তথ্য হারিয়েছে

আমি নজিরের খাতা রাখি, কারণ একজন আর্কাইভিস্ট হিসাবে আমি জানি, নতুন সংকট আসলে পুরোনো পদ্ধতির পুনরাবৃত্তি। ক্রিকেটের তথ্য-ব্যবস্থা আগেও বহুবার ফাঁকা পেলোডের মুখোমুখি হয়েছে — কখনো প্রযুক্তির কারণে, কখনো মানুষের কারণে।

প্রথম ধরন — প্রযুক্তিগত ব্যর্থতা। ডিএলএস পদ্ধতি চালু হওয়ার আগে বৃষ্টিতে ম্যাচের লক্ষ্য ঠিক করা হতো হাতে, কখনো আনুমানিকভাবে। সেই যুগে অনেক ফলাফল বিতর্কিত হয়ে আছে, কারণ লক্ষ্যটা ছিল একটা অনুমান, হিসাব নয়। ডিএলএস আসার পর সেই অনুমান গাণিতিক হলো, কিন্তু তবু বিতর্ক থামল না, কারণ ইনপুট যদি ভুল হয়, অ্যালগরিদম নির্ভুল হলেও ফলাফল ভুল।

দ্বিতীয় ধরন — ডিআরএস বিতর্ক। বল-ট্র্যাকিং, আল্ট্রা-এজ, স্নিকো-মিটার — এগুলো সবই তথ্য-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত। কিন্তু বল-ট্র্যাকিংয়ের প্রেডিকশন অংশটা একটা মডেল, একটা অনুমান। তাই একই বলকে কখনো আউট, কখনো নট-আউট দেখানো গেছে। তথ্য থাকলেও তথ্যের ব্যাখ্যা একটা কাঠামো, আর সেই কাঠামো ভুল হতে পারে।

তৃতীয় ধরন — স্পট-ফিক্সিং আর দুর্নীতির মামলা। হ্যান্সি ক্রনজে থেকে শুরু করে পরের বহু ঘটনা — এগুলোতে প্রমাণ ছিল অসম্পূর্ণ, সাক্ষ্য ছিল পরস্পরবিরোধী। আদালত আর তদন্ত সংস্থা একটা সিদ্ধান্তে পৌঁছেছে বটে, কিন্তু তথ্যের অখণ্ডতা নিয়ে প্রশ্ন আজও টিকে আছে।

এই তিনটে ধরন মিলিয়ে একটা প্যাটার্ন বেরোয়। ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় তথ্য-সংকট কখনো তথ্যের অভাব নয়; বরং তথ্য থাকা সত্ত্বেও তার অখণ্ডতার প্রমাণ না থাকা। ফাঁকা পেলোড সেটারই চরম রূপ — এখানে তথ্যই নেই, শুধু কাঠামো আছে।

পাইপলাইনের ক্লান্তি: ডেটাও কি ক্লান্ত হয়

আমার সবচেয়ে পরিচিত কোণটা ক্লান্তি। আমি মিনিট, ট্রাভেল মাইল, বিশ্রামের দিন — এই তিনটা হিসাব রাখি, কারণ আমি দেখেছি, ক্রিকেটে দলের পতন প্রায়ই আসে ট্যাকটিক্স থেকে নয়, বরং ঘড়ি থেকে। আঠাশ দিনে সাতটা ম্যাচ, পাঁচটা শহর, তিনটা টাইম জোন — এই শিডিউলে পা ভাঙে, মন ভাঙে, আর হাতে ছন্দ ভাঙে।

আমি আজ একটা অপ্রচলিত প্রস্তাব রাখছি — ডেটা-পাইপলাইনও ক্লান্ত হয়।

ভাবুন তো, একটা অটোমেটেড ডেটা-এক্সট্রাকশন সিস্টেম দিনে কত হাজার আর্টিকেল, কত হাজার স্কোরকার্ড, কত হাজার লাইভ-কমেন্টারি প্রসেস করে। প্রতিটা ধাপে তার সামনে থাকে একটা নির্দিষ্ট সময়সীমা, একটা নির্দিষ্ট ফরম্যাটের প্রত্যাশা। যখন সিস্টেম ক্লান্ত হয় — মানে যখন সে একটা ফেচ ব্যর্থতা, একটা এনকোডিং ভুল, বা একটা পেওয়ালের সামনে পড়ে — তখন তার সবচেয়ে সহজ প্রতিক্রিয়া হলো ফাঁকা ফিরিয়ে দেওয়া। কিন্তু একটা মানুষ এই ফাঁকা দেখলে অস্বস্তি পায়, একটা মেশিন পায় না। তাই ফাঁকাটা চুপচাপ পার হয়ে যায় পরের ধাপে।

এটা ঠিক সেই মুহূর্তের মতো, যখন কোনো ফাস্ট বোলার টানা পাঁচ ম্যাচ খেলে ষষ্ঠ ম্যাচে লাইন হারায়। কেউ তার অ্যাকশন দেখে বুঝবে না, কেউ তার রান-আপের সময় মাপবে না। শুধু ফলাফলে একটা অসামঞ্জস্য দেখা দেবে — আর সেটাকে কেউ ভাগ্য বলবে। কিন্তু লেজারে সেটা ক্লান্তির এন্ট্রি।

এখানে আমার দ্বিতীয় নিয়ম, যা আমি রাশিয়ার আঠাশ দিনে শিখেছি: ক্লান্তি কখনো কোনো একটা ম্যাচে ধরা পড়ে না, ধরা পড়ে তিন-চার ম্যাচের ট্রেন্ডে। একইভাবে একটা ডেটা-পাইপলাইনের ফেচ ব্যর্থতাও কখনো একবারে ধরা পড়ে না; ধরা পড়ে তখন, যখন একই উৎস থেকে বারবার ফাঁকা ফেরত আসে।

বিপরীতমুখী কোণ: শূন্যতা আসলে একটা আবিষ্কার

এখন আমি সেই কোণে যাই, যেখানে সবাই আমাকে ভুল ধরবে বলে ভাববে।

প্রচলিত ধারণা হলো, একটা ফাঁকা প্রতিবেদন একটা ব্যর্থতা। আমার খাতা বলে উল্টো কথা। ফাঁকা প্রতিবেদন একটা সাফল্য — কারণ এটা সৎ।

ভাবুন, যদি পাইপলাইনটা ফাঁকা তথ্য পেয়ে চুপ করে না থেকে বরং অনুমান দিয়ে ঘর ভরাত, তাহলে কী হতো? সে হয়তো একটা খেলোয়াড়ের গড় বানিয়ে ফেলত, একটা দলের র‍্যাঙ্কিং অনুমান করত, একটা ট্রান্সফারের মূল্য ঠিক করত। আর সেই সংখ্যাগুলো দেখতে এতই বিশ্বাসযোগ্য হতো যে, কেউ প্রশ্ন করত না। কুড়ি বছর ধরে আমি ক্রিকেট-সাংবাদিকতার ভেতরে একটা বিপজ্জনক অভ্যাস দেখেছি — ফাঁকা জায়গা ভয় পায়, তাই যেকোনো কিছু দিয়ে ভরে ফেলে।

আমার দ্বিতীয় মতটা এখানে সরাসরি প্রযোজ্য। ফুটবলে পজেশন শতাংশ সবচেয়ে প্রতারক পরিসংখ্যান — ষাট শতাংশ বল দখলে রেখে একটা দল শূন্য সুযোগ বানাতে পারে, আর সেটা দেখে মনে হয় তারা ম্যাচের নিয়ন্ত্রক। ক্রিকেটে এই প্রতারণার ভাই হলো রান-রেট, যেটা প্রেক্ষাপট ছাড়া কিছুই বলে না। একটা দল আট রানে প্রতি ওভারে এগোতে পারে প্রথম পাওয়ারপ্লেতে, আর সেটা দেখে মনে হবে তারা ধীর; অথচ সেই ধীরগতিই যদি উইকেট বাঁচিয়ে শেষ দশ ওভারে বিস্ফোরণের ভিত্তি হয়, তাহলে সংখ্যাটা মিথ্যা নয় — সংখ্যার ব্যাখ্যাটা মিথ্যা।

তাই এই ফাঁকা প্রতিবেদন আসলে আমাদের একটা উপহার দিয়েছে। সে দেখিয়ে দিয়েছে, একটা সিস্টেম নিজের অজ্ঞতা স্বীকার করতে পারে। এটা বিরল, আর এটা দামি। একটা বিশ্লেষণের মান তার সংখ্যার সংখ্যায় নয়, তার যাচাইয়ের সততায়।

তবু আমি নিছক তালি দিতে চাই না। এই সততার একটা লুকানো মূল্যও আছে। যে প্রতিবেদন নিজেকে ফাঁকা বলে, সে দায় এড়ায়। এটা যেন একজন বোলার বলছে, আমি আজ ফিট ছিলাম না, তাই বল করলাম না। ঠিক আছে — কিন্তু প্রশ্ন হলো, ফিট না থাকাটা কার দোষ? ফেচ ব্যর্থতা যদি বারবার ঘটে, তাহলে সেটা আর দুর্ঘটনা নয়; সেটা ব্যবস্থাপনার ব্যর্থতা।

আর এখানেই আসে আমার প্রথম মত, যা আমি দীর্ঘদিন ধরে লিখে আসছি — অপর্যাপ্ত প্রমাণের উপর ভিত্তি করে বড় মূল্য দেওয়া নিছক জুয়া। ডেটা-পাইপলাইনে ঠিক একই কথা খাটে। ফাঁকা ইনপুটের উপর দাঁড়ানো যেকোনো সিদ্ধান্ত — হোক সেটা খেলোয়াড় কেনা, হোক সেটা ট্রান্সফার ফি, হোক সেটা স্ট্র্যাটেজি — সেটা একটা জুয়া। আর একটা শিল্প হিসাবে ক্রিকেট আজ ঠিক এই জুয়াটাই সবচেয়ে বেশি খেলছে।

শেষ কথা: সামনের সংকেত

আমি এখন খাতা বন্ধ করছি, কিন্তু একটা পেনসিল রাখছি বের করে।

সামনের দিনে আমার তিনটে সংকেত নজরে থাকবে। এক, একই উৎস থেকে বারবার ফাঁকা পেলোড আসে কি না — যদি আসে, তাহলে সমস্যাটা একক নয়, ব্যবস্থাগত। দুই, যেসব ইনপুটে শুধু একটা ডোমেইন-লেবেল থাকে, কিন্তু ভেতরে কোনো তথ্য-বিন্দু থাকে না — এই ধরনের আউটপুট যদি বাড়তে থাকে, তাহলে ধরে নিতে হবে পাইপলাইনে একটা সিস্টেমিক ছিদ্র জন্মেছে। তিন, উৎসের অ্যাক্সেসযোগ্যতা — পেওয়াল, এনকোডিং, ভাষা; এই তিনটে কারণেই তথ্য নীরবে হারায়, আর কোনো লগে তার চিহ্ন থাকে না।

আমার পরের কাজ পরিষ্কার। মূল উৎস থেকে আবার শূন্য-ধাপটা চালানো, আর নিশ্চিত করা যে তথ্য-বিন্দুর ঘরটা খালি নয়। তারপর, এবং কেবল তারপর, বিশ্লেষণের সিঁড়িতে পা রাখা।

ক্রিকেটের খাতা আমাকে এই শিক্ষাটাই দিয়েছে — যা লেখা নেই, সেটাও পড়তে শিখতে হয়। একটা ফাঁকা ঘর একটা মিথ্যা সংখ্যার চেয়ে অনেক বেশি সৎ। আর যেদিন একটা শিল্প এই পার্থক্যটা বুঝবে, সেদিন সে আর জুয়া খেলবে না, হিসাব রাখবে।

আমার নোটবুক খোলা আছে। লেজার অপেক্ষা করছে। এন্ট্রির তারিখ এখনো লেখা হয়নি — কারণ তথ্য এখনো আসেনি।