শূন্য ইনপুট, শূন্য মিথ্যা — ক্রিকেট ডেটা অডিটে অপরিবর্তনীয় লেজারের পাঠ

রাত ২টা। রংপুরের বাড়ির পড়ার ঘরে ল্যাপটপের পর্দায় খোলা আমার পুরোনো xG স্প্রেডশিট — ২০১৭ সালে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের জন্য হাতে বানানো। পাশে খোলা আরেকটা ফাইল, একটা বিশ্লেষণী পাইপলাইনের Stage-2 আউটপুট। আমি স্ক্রল করছি, আর বুকটা ধীরে ধীরে ভারী হচ্ছে। প্রথম কলাম, দ্বিতীয় কলাম, তৃতীয়... প্রতিটি ঘরে একই বাক্য ফিরে ফিরে আসছে: “N/A — insufficient information”।

দলের নাম নেই। খেলোয়াড়ের নাম নেই। ফরম্যাট নেই — টেস্ট, ওয়ানডে, টি-টোয়েন্টি, দ্য হান্ড্রেড, কোনোটাই চেনা যাচ্ছে না। ভেন্যু নেই, আবহাওয়া নেই, ডিউ নেই। আটটি মাত্রার প্রতিটি কাঠামো শূন্য। ফ্র্যাঞ্চাইজি মূল্যায়ন, সম্প্রচার স্বত্ব, নিলামের দাম, প্লেয়ার-বেতন — সব জায়গায় একই ফাঁকা।

প্রথম প্রতিক্রিয়া যন্ত্রসুলভ ছিল — ফাইল নষ্ট হয়েছে। কয়েক সেকেন্ড পর মাথায় ঢুকল আসল কথাটা। এটা নষ্ট ফাইল নয়, এটা নিজেই একটা তথ্য। Stage-1-এর ডিকনস্ট্রাকশন ফলাফল খালি এসেছে। অর্থাৎ বিশ্লেষণের কাঁচামালটাই আসেনি। ডেটা থাকলে বিশ্লেষণ করা সহজ; ডেটা না থাকলে সত্যটা বলা কঠিন।

খালি স্প্রেডশিট পূরণ করার জন্য মানুষ কী করে, সেটাই আসল গল্প। প্রতিটি শূন্য ঘর একেকটা আমন্ত্রণ — কল্পনা দিয়ে ভরে দাও, একটা ট্রেন্ড বানাও, একটা হট টেক ছাড়ো। আমার ১২ বছরের পেশাজীবনে আমি দেখেছি, ফাঁকা ডেটার সবচেয়ে বড় শত্রু ডেটার অভাব নয়; শত্রু হলো ফাঁকা জায়গা পূরণ করার মানসিক চাপ। এই চাপটাই হাইপ-অর্থনীতির জ্বালানি।

আমার দেয়ালে একটা ছোট সাদা বোর্ড আছে। প্রতি সপ্তাহে সেখানে লিখি একটি সংখ্যা — গত সাত দিনে কতটি শট হাতে ট্যাগ করেছি। ২০১৮-র জুলাইয়ে সেই বোর্ডে জমেছিল ৩,২০০-র বেশি শট। রাশিয়া বিশ্বকাপ। ক্রোয়েশিয়ার সাত ম্যাচ, ফ্রান্সের সাত ম্যাচ। ২০ বছর বয়সে, নিজের অ্যাথলেটিক ক্যারিয়ার শেষ হওয়ার পর, রংপুরে বসে হাতে-বানানো xG স্প্রেডশিট দিয়ে সেই টুর্নামেন্ট অডিট করেছিলাম। ক্রোয়েশিয়ার গড় ওপেন-প্লে xG ছিল ১.১০, ফ্রান্সের ২.৪০। ফাইনালের আগে ব্লগে লিখেছিলাম — ফ্রান্স জিতবে। ফ্রান্স জিতল ৪-২, আর সেই লেখা পড়া হয়েছিল ১২,০০০ বার।

সেই থেকে প্রতিটা ম্যাচ রিপোর্ট আমি একটা xG টেবিল দিয়ে শুরু করি। স্কোরলাইন একা আমার কাছে কখনো সত্য বলে গণ্য হয় না। পরে ২০২০ সালে, করোনার বিরতিতে, জার্মান বুন্দেসলিগার ফাঁকা গ্যালারির ম্যাচ নিয়ে কাজ করি। ৩০৬টি কোভিড-পূর্ব ম্যাচ আর ৯২টি রিস্টার্ট-পরবর্তী ম্যাচ তুলনা করি। হোম জয়ের হার ৪৩.৩% থেকে নেমে আসে ৩৩.৩%-এ, হোম xG প্রতি ম্যাচে ১.৫৪ থেকে ১.৩১-এ। কিন্তু প্রকাশের আগে আমি নমুনার আকার, দলের গুণমান, সূচির প্রভাব — সব আলাদা করে যাচাই করি।

শেষ রিপোর্টে স্পষ্ট লিখেছিলাম: ৯২টি ম্যাচ হোম-অ্যাডভান্টেজের তত্ত্ব নতুন করে লেখার জন্য যথেষ্ট নয়। সেই রিপোর্ট দুটি বাংলাদেশি ক্রীড়া সংবাদমাধ্যম উদ্ধৃত করেছিল। ২০২১ সালে ইতালির ইউরো প্রেস নিয়ে কাজ করার সময়ও একই নীতি। সাত ম্যাচ শেষ হওয়ার আগে আমি কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছাইনি। ইতালির PPDA ছিল ৮.৩, প্রতি ম্যাচে xG ২.১০, নকআউটে হজম মাত্র ০.৫৭। টোকিও অলিম্পিকে স্পেনের পেদ্রিকে ছয় ম্যাচে ট্র্যাক করি — ৫৩২টি পাস, ৯২% নির্ভুলতা, প্রতি ম্যাচে ১১.৮ কিমি।

এই অভ্যাসগুলো একটা পেশাগত নিয়মে পরিণত হয়েছে: কোনো নতুন ট্যাকটিক্যাল ধারা অনুমোদন করার আগে আমি সাত ম্যাচ অপেক্ষা করি। এতে হাইপে সাড়া দিতে দেরি হয়, কিন্তু বিশ্লেষণ বেশি নির্ভরযোগ্য হয়। আজ রাতে খালি ফাইলের সামনে বসে আমি বুঝছি, এই একই নিয়মের সবচেয়ে কঠিন সংস্করণ এখন আমার সামনে — যখন নমুনা শূন্য, তখন অপেক্ষা করা ছাড়া আর কিছু করার নেই।

আমার কাজের একটা অংশ ট্রান্সফার মার্কেট অ্যাডমিনিস্ট্রেশন। এখানে আমি শিখেছি, ফি কখনো কেবল একটা সংখ্যা নয়। ট্রান্সফার লেজার খুললে দেখা যায় — বয়স, চুক্তির মেয়াদ, পারফরম্যান্স বোনাস, সেল-অন ক্লজ, প্রতিটি লাইনের একটা উৎস আছে। ডেডলাইন ডেতে আমি শিখেছি, কাগজপত্রই একমাত্র ভাষা যাকে বাজার সম্মান করে। এখানেই ব্লকচেইনের ধারণাটা আমার কাছে প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে।

ব্লকচেইনের মূল সম্পত্তি — append-only, অপরিবর্তনীয় লেজার। যে লেনদেন ঘটেনি, তা আপনি লিখতে পারবেন না। আর ক্রিকেটে ডেটা-সততার মূল কথাও ঠিক এই: যে শট হয়নি, তা আমি ট্যাগ করতে পারি না। সত্যি বলতে, আমি খালি ফাইলের সামনে বসে যা করছি, সেটা ঠিক এই লেজার-নীতির প্রতি অনুগত থাকা। Stage-2 আউটপুট একটা ফ্রেমওয়ার্ক শেল — আটটি মাত্রার টেমপ্লেট, যেখানে প্রতিটি ফাঁকা ঘর স্পষ্টভাবে “insufficient information” বলে স্বীকার করা হয়েছে। এটাই সৎ পদ্ধতি।

এখন ভাবুন উল্টোটা। যদি আমি খালি ঘরগুলো কল্পনায় ভরে দিতাম? একটা কল্পিত দলের নাম বসাতাম, একটা কল্পিত নিলাম-দাম, একটা কল্পিত র‍্যাঙ্কিং পরিবর্তন। পাঠক টেরও পেত না। বাংলা ক্রিকেট-কনটেন্টের বাজারে প্রতি ঘণ্টায় কত ম্যাচ-থ্রেড, কত এক্সক্লুসিভ বিশ্লেষণ বেরোয়, তার হিসাব নেই। হাইপের চাপে অনেক বিশ্লেষক ডেটার চেয়ে আখ্যানকে আগে বসান। আমি নিজে ২০১৭ সালে বুঝেছিলাম, xG মডেল নিজেই একটা অনুমান — বাস্তব সত্য নয়।

মডেল-অনুমান আর বাস্তবের ফারাক আমি সবচেয়ে স্পষ্ট দেখেছি ২০২০-র ফাঁকা স্টেডিয়ামের কাজে। প্রাথমিক সংখ্যা বলছিল, হোম-অ্যাডভান্টেজ প্রায় গলে গেছে। কিন্তু আমি যদি ৯২ ম্যাচের ফ্রিককে সত্য মেনে নিতাম, তাহলে একটা পুরো তত্ত্ব ভুল দিকে চলে যেত। একইভাবে, একটা খালি Stage-1 আউটপুটকে যদি আমি “কিছু নেই” বলে থেমে যেতাম, সেটাও ঠিক হতো; কিন্তু যদি “যা খুশি” বলে এগিয়ে যেতাম, সেটা হতো জালিয়াতি।

ডেটা-বিশ্লেষণের সবচেয়ে অবমূল্যায়িত দক্ষতা হলো না-সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর সাহস। আমরা সবাই প্রশিক্ষিত সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে। Hook চাই, Takeaway চাই, পাঁচ-সেকশনের কাঠামো চাই। কিন্তু কখনো কখনো সেরা Takeaway হলো — “এখনো জানি না, আর জানার মতো ডেটাও নেই”। এই বাক্যটা লেখা আমার কাছে সবচেয়ে কঠিন, কারণ এতে পাঠকের হাতে কিছুই দেওয়া হয় না।

আমি ২০২১ সালে একটা অভ্যাস গড়ে তুলি — সংবাদ সম্মেলন শুনলে কেবল কোট গুনি না, বিরতিগুলোও গুনি। কে কী বলল তার চেয়ে বেশি তথ্য থাকে কোথায় থামল, কোথায় এড়িয়ে গেল। ডেটার ক্ষেত্রেও তাই। একটা খালি সেলে যে তথ্য থাকে, তা হলো — সেখানে কিছু লুকানো হয়নি, কারণ সেখানে কিছুই ছিল না।

ব্লকচেইনের দুনিয়ায় এটাকে বলে null transaction। পাবলিক লেজারে আপনি একটা ট্রানজ্যাকশন যোগ করতে পারেন, কিন্তু জোর করে একটা অস্তিত্বহীন ব্লক বানাতে পারবেন না। ক্রিকেট ডেটা অডিটে একই নীতি প্রযোজ্য। যখন আমার সামনে Stage-1-এর Information Points খালি, Entities Involved খালি, Article Type = “Unclassified” — তখন আমার একমাত্র সৎ কাজ হলো সেটা ঘোষণা করা, কল্পনা দিয়ে ভরা নয়।

আটটা মাত্রা আছে এই কাঠামোয়। ফরম্যাট ও ম্যাচ বিশ্লেষণ, খেলোয়াড়ের টেকনিক ও ডেটা, দলের ল্যান্ডস্কেপ ও র‍্যাঙ্কিং, লিগ ও বাণিজ্যিক ইকোসিস্টেম, নিয়ম ও গভর্ন্যান্স, রিস্ক-সাইড, পাবলিক ন্যারেটিভ, এবং শিল্প-ট্রান্সমিশন। প্রতিটির প্রতিটি সেলে আজ লেখা “N/A”। এটা ব্যর্থতা নয় — এটা একটা পাইপলাইনের সুরক্ষা-ব্যবস্থা। সিস্টেমটা বলছে: ইনপুট খালি, তাই আমি কিছু বানাব না।

এটা আমার কাছে একটা প্রমাণ যে বিশ্লেষণী পাইপলাইন নিজের সীমা চিনতে পারে। অধিকাংশ ফুটবল-ক্রিকেট কনটেন্ট সিস্টেম এর উল্টোটা করে — ইনপুট যত খালি, আউটপুট তত আত্মবিশ্বাসী। কারণ দুর্বল ইনপুট দিয়ে শক্তিশালী গল্প বানানোই হাইপ-অর্থনীতির পুরস্কার। র্যাঙ্কিংয়ের ফাঁক, ইনজুরির রহস্য, অপ্রকাশিত ট্রান্সফার-ফি — প্রতিটা খালি ঘর অপেক্ষা করে থাকে কেউ সেটা গল্প দিয়ে ভরে দেবে।

এখানেই আমার একটা দ্বিমত নিজের সঙ্গে। খালি ফাইলকে সব সময় সৎ থেমে থাকা ভাবলে ভুল হবে। “পর্যাপ্ত তথ্য নেই” হয়ে উঠতে পারে আত্মগোপন করার সবচেয়ে আরামদায়ক জায়গা। অডিট-প্যারালাইসিস — এই ফাঁদটা আমার সবচেয়ে বড় দুর্বলতা। প্রতিটা ভেরিয়েবল যাচাই করতে গিয়ে আমি কখনো কখনো কোনো সিদ্ধান্তেই পৌঁছাই না।

এই ট্র্যাপ এড়াতে আমি আগে থেকেই অডিট-স্কোপ ঠিক করি: কোন ভেরিয়েবল অবশ্যই যাচাই করব, আর কোনটা বাদ দেব। নমুনার আকারের একটা সীমা আগে ঠিক করে রাখি, তারপর Bayesian পদ্ধতিতে হালনাগাদ করি। খালি ফাইলের ক্ষেত্রেও প্রশ্নটা তাই হওয়া উচিত — “ডেটা নেই” মানে কি থেমে যাওয়া, নাকি Stage-1 আবার চালানো? উত্তর: থেমে যাওয়া একটা অস্বীকৃতি, কিন্তু আবার চালানো একটা পদক্ষেপ।

দ্বিতীয় বিপদটা আরও সূক্ষ্ম। ব্লকচেইন-উৎসাহীরা বলে, অন-চেইন ডেটা মানেই সত্য, কারণ লেজার অপরিবর্তনীয়। কিন্তু ভুল মেট্রিকের একটা স্বচ্ছ লেজারও ভুল পথে চালিত করে। ক্রিকেটে এখন ট্র্যাকিং ডেটা, লাইভ xG, উইন-প্রোবাবিলিটি — সব আসছে “নিরপেক্ষ” দাবি নিয়ে। অথচ মডেলের ভেতরে কোন মেট্রিক বাছা হলো, কোন ভেরিয়েবল বাদ গেল, সেটাই ঠিক করে দেয় ফলাফল। স্বচ্ছতা তাই সত্যের সমান নয়।

আমার ২০১৮-র অডিট থেকে শেখা পাঠ এটাই। xG একটা দরকারি মেট্রিক, কিন্তু সেটা শট-গুণমান আর সেভ-কোয়ালিটির অনুমান ছাড়া কিছু নয়। ক্রোয়েশিয়ার ১.৪২ xG আর ফ্রান্সের ২.১০ xG যদি আমি অন্ধভাবে সত্য ভাবতাম, তাহলে ৪-২ ফলের ব্যাখ্যাটা ভুল হতো। লেজারে লেখা থাকলেও ব্যাখ্যা আলাদা করে লিখতে হয়।

ক্রিকেটে এই সমস্যা আরও তীব্র, কারণ নমুনা ছোট। টি-টোয়েন্টির একটা ইনিংসে কয়েকটা বলের পার্থক্য একটা ম্যাচের ভাগ্য বদলায়। এক ম্যাচের ভিত্তিতে কোনো খেলোয়াড়ের “রূপান্তর” ঘোষণা করা মানে ব্লকচেইনে একটা অসম্পূর্ণ ব্লককে চূড়ান্ত সত্য বলে মেনে নেওয়া। আমি আমার ফ্রিল্যান্স কলাম শুরুর সময় থেকে একটা context adjustment অনুচ্ছেদ যোগ করি — প্রতিটা সংখ্যার শেষে লিখি, এই সংখ্যা কী প্রমাণ করে না।

এই অভ্যাসটাই আমাকে প্রথম পেশাগত কাজ এনে দেয় ঢাকার একটা ডেটা এজেন্সিতে। সম্পাদকরা জানতেন, আমি যেটা বলি, তার পেছনে একটা ব্যাখ্যার সীমা থাকে। আক্রমণাত্মক হেডলাইনের বদলে আমি দিয়েছি নমুনার আকার আর ব্যাখ্যার শর্ত।

আর এখানেই আমার আরেকটা অভিমত নিঃশব্দে ঢুকে পড়ে। ইনজুরি আর কমব্যাক নিয়ে ক্লাবগুলো কেবল সেটাই প্রকাশ করে, যা তাদের স্টক-ভ্যালুর জন্য সুবিধাজনক। মেডিকেল গোপনীয়তার আড়ালে ভক্ত আর মিডিয়া অন্ধ। লেজার-নীতির একটা সৎ সংস্করণ মানে হলো — ইনজুরি ডেটাও একটা অডিট-ট্রেইল, যেখানে তারিখ, স্ক্যান, রিহ্যাব-ধাপ থাকে। যেখানে সেটা নেই, সেখানে অনুমান করার বদলে শূন্য লিখে রাখা বেশি সৎ।

একইভাবে, স্যাটেলাইট-ক্লাব ব্যবস্থায় ছোট লিগের প্রতিভা হয়ে ওঠে স্যাটেলাইট অ্যাসেট। বড় ক্লাবগুলো হোমগ্রোন নিয়ম ফাঁকি দেয়। এই বাজারেও ফি একটা অসম্পূর্ণ লেজার — কে কত পেল, কে বাদ পড়ল, তার হিসাব কোথাও পুরোপুরি থাকে না। আমি ট্রান্সফার লেজার খুলে যা খুঁজি, তা হলো লেনদেনের উৎস, শুধু সংখ্যা নয়।

এই খালি Stage-1 আউটপুট আমার কাছে একটা বড় শিল্প-সংকেতও। বাংলা ক্রিকেট-কনটেন্ট বাজারে ইনপুট আর আউটপুটের মধ্যে একটা দূরত্ব তৈরি হচ্ছে। একদিকে পাঠকের চাহিদা বাড়ছে, অন্যদিকে যাচাইযোগ্য ডেটার সরবরাহ সীমিত। এই ফাঁকে কল্পনা ঢুকে পড়ে। যদি একটা পাইপলাইন খালি ইনপুটে থেমে যায়, সেটা আসলে একটা বিরল ঘটনা — বাজারে সাধারণত পাইপলাইন থামে না, বরং ফাঁকা ঘর ভরে যায়।

এখন এই খালি ফাইল থেকে আমি যা করতে পারি, তা সীমিত। ফরম্যাট নেই, খেলোয়াড় নেই, দল নেই। কিন্তু যা করতে পারি, তা হলো পদ্ধতিটা যাচাই করা। একটা প্রশ্ন রয়ে যায় — Stage-1 কেন খালি ফিরল? হয় ইনপুট সত্যিই খালি ছিল, নয় ইনজেশন ধাপে কিছু হারিয়ে গেছে। দুটো সম্ভাবনার ফলাফল আলাদা। প্রথমটা মানে বিশ্লেষণের কিছু নেই; দ্বিতীয়টা মানে ডেটা-লাইন ভেঙেছে, যা নিজেই একটা সংবাদ।

আমি ২০২০ সালের কাজে এই পার্থক্যটা চিনতে শিখেছি। ৩০৬ বনাম ৯২ ম্যাচের তুলনায় সংখ্যা পরিষ্কার ছিল, কিন্তু নমুনার আকার একটা সীমা টেনে দিয়েছিল। খালি ফাইলের ক্ষেত্রে সীমাটা আরও কঠোর — শূন্য। কিন্তু শূন্য নমুনা আর হারানো নমুনা এক নয়। একজন অডিটর হিসেবে আমার কাজ হলো এই দুটোকে গুলিয়ে না ফেলা।

আর তৃতীয় একটা ফাঁদ আছে। খালি ফাইলকে সবাই “নিরপেক্ষ” ভাবে। কিন্তু নীরবতা কখনো নিরপেক্ষ নয়। যখন কোনো ডেটা পাইপলাইন থেমে যায়, সেটা যাদের সুবিধা দেয়, তারাই আসল গল্প। যারা কল্পিত সংখ্যায় ট্রাফিক পায়, তাদের প্রতিযোগিতা কমে যায়। এই অর্থে, একটা খালি সৎ লেজার বাজারের হাইপ-অর্থনীতির বিরুদ্ধে একটা ছোট প্রতিরোধ।

ব্লকচেইন-থিমটা এখানে সাজসজ্জা নয়। ক্রিকেট এখন যে দিকে যাচ্ছে — স্মার্ট কনট্র্যাক্ট দিয়ে প্লেয়ার-পেমেন্ট, ট্র্যাকিং ডেটার লেজার, নিলামের স্বচ্ছ রেকর্ড — সবই একই প্রশ্নে দাঁড়ায়: লেনদেন যা হয়নি, তা কি আমরা লিখে ফেলছি কি না। ক্রিকেট ইতিহাসে এরকম অনেক সময় হয়েছে যখন একটা ফাঁকা ঘর পরে গল্প দিয়ে ভরা হয়েছে।

আমি ট্রান্সফার মার্কেটে কাজ করার সময় দেখেছি, একটা ফি ঘোষণা হয়, কিন্তু বোনাস আর সেল-অন ক্লজ কখনো পুরোপুরি প্রকাশ পায় না। ভক্তরা যেটা দেখে, সেটা একটা অসম্পূর্ণ ব্লক। বাকিটা অনুমান। এই অনুমানের জায়গাটাই সবচেয়ে বিপজ্জনক, কারণ সেখানে যে কেউ যেকোনো গল্প বসাতে পারে।

সেজন্য আমার কাছে একটা সৎ ডেটা-সিস্টেমের মূল্য কেবল নির্ভুলতায় নয়, সীমা-ঘোষণায়ও। যে সিস্টেম বলতে পারে “এটা আমি জানি না”, সেটা সেই সিস্টেমের চেয়ে বেশি বিশ্বাসযোগ্য, যা প্রতিটা ফাঁকা ঘর আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভরে দেয়। Stage-2 আউটপুট আজ ঠিক সেটাই করেছে — প্রতিটি মাত্রায় “insufficient information” লিখে রেখেছে।

তাহলে এখন কী করব? এই মুহূর্তে আমার হাতে একটা পাইপলাইনের শেল, আর একটা স্পষ্ট সীমা। পরের ধাপটা পরিষ্কার। Stage-1 আবার চালাতে হবে — এমন একটা ইনপুট দিয়ে যেখানে অন্তত একটা দল, একটা ফরম্যাট, একটা খেলোয়াড়ের নাম থাকবে। তারপর দেখতে হবে, Information Points-এ অন্তত একটা নির্দিষ্ট তথ্য-বিন্দু এল কি না। যেদিন সেটা আসবে, সেদিন বিশ্লেষণ শুরু হবে।

ততদিন লেজার খালি থাকবে, আর সেটা থাকা উচিত। কারণ একটা খালি লেজার একটা মিথ্যা লেজারের চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান। এই রাতের শিক্ষা ছোট কিন্তু ভারী — বিশ্লেষকের কাজ কেবল সংখ্যা ব্যাখ্যা করা নয়, সংখ্যা না থাকলে সেটাও বলা।

যেদিন কোনো ফাঁকা ফাইল আবার আমার সামনে আসবে, সেদিন প্রথম প্রশ্নটা হবে এই নয় — “কী লিখব?” প্রথম প্রশ্ন হবে — “এখানে লিখার মতো কিছু আছে কি?” উত্তর যদি না হয়, তাহলে পাঠক ঠকবেন না। আর যদি হ্যাঁ হয়, তাহলে একটা খেলোয়াড়, একটা ম্যাচ, একটা নিলামের সংখ্যা লেজারে ফিরবে। প্রশ্নটা তাই পাঠকের জন্যও — যারা কল্পিত র‍্যাঙ্কিং আর ভুয়া ট্রান্সফার-খবরে ক্লান্ত, তারা কি একটা খালি ঘরের সততা চিনতে শিখবেন?