এশীয় ক্রিকেটের ডেটা-লেজার: খালি ঘর থেকে সত্য বের করার অডিট-পদ্ধতি

হুক

গত সপ্তাহে আমি এমন একটা অডিট শুরু করেছিলাম যা এশীয় ক্রিকেট নিয়ে কাজ করা যে কেউ বছরে অন্তত একবার করেন। প্রথম ধাপটা রুটিন — লেজার খোলা। আমি স্প্রেডশিট খুললাম, আর দেখলাম লেজারটা প্রায় খালি। শিরোনাম নেই। সোর্স নেই। তথ্যবিন্দু নেই। কোনো স্কোরকার্ড নেই, কোনো বোলিং ফিগার নেই, একটা সিরিজের নামও নেই। একটা স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণ আমার হাতে একটা নথি ধরিয়ে দিয়েছে যার প্রতিটি ঘরে একই বাক্য — “পর্যাপ্ত তথ্য নেই, মূল্যায়ন করা যাবে না।” শুধু একটা সংকেত টিকে আছে, একটা ডোমেইন ট্যাগ: cricket_asia।

এটা ব্যর্থতা নয়, এটা তথ্য। একজন অডিটর হিসেবে আমি বহুবার শিখেছি, একটা খালি লেজার নিজেই একটা নথি। প্রশ্নটা হলো — এই খালি ঘরগুলো কী লুকোচ্ছে? এশীয় ক্রিকেটের প্রেক্ষাপটে খালি ঘর ভরাট করার যে অভ্যাসগুলো কাজ করে, সেগুলোই আজকের আলোচনা।

প্রেক্ষাপট

২০১৮ সালে, আমার নিজের অ্যাথলেট কেরিয়ার শেষ হওয়ার পর, আমি রংপুরে বিশ্ববিদ্যালয়ের ছাত্র ছিলাম। ২০১৭ সালে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের জন্য হাতে বানানো একটা xG স্প্রেডশিট দিয়ে রাশিয়া বিশ্বকাপের প্রতিটি শট অডিট করেছিলাম। সেটা ছিল আমার প্রথম বড় অডিট। এরপর ২০২০ সালে বুন্দেসলিগার দর্শকশূন্য প্রত্যাবর্তন নিয়ে গবেষণা, আর ২০২১ সালে ইউরো ও টোকিও অলিম্পিকের প্রেস-ডেটা — সেবার আমি প্রেস কনফারেন্সগুলো শুনেছিলাম আর কোট নয়, থামার ফাঁক গুনেছিলাম। ২০২৩ সালে ভারতের বিপক্ষে বাংলাদেশ নারী দলের ওয়ানডে সিরিজে ইংরেজি ভাষায় আন্তর্জাতিক ধারাভাষ্যে অভিষেক হয়। আজ আমি ট্রান্সফার মার্কেট অ্যাডমিনিস্ট্রেটর, যেখানে প্রতিটি ফি একটা লেজার-লাইন, আর প্রতিটি লেজার-লাইন একটা দাবি।

এশীয় ক্রিকেট এখন ডেটার সবচেয়ে বড় বাজার। আইপিএলের নিলাম কক্ষে ফ্র্যাঞ্চাইজিগুলো বিশ্লেষকদের দল নিয়ে বসে, প্রতিটি বোলারের ম্যাচ-আপ ম্যাট্রিক্স হাতে। এশিয়ার বোর্ডগুলো পারফরম্যান্স-বিভাগ চালু করেছে, ফাস্ট-বোলারদের ওয়ার্কলোড ট্র্যাক করা হয়, বোলিং-অ্যাকশন ল্যাব বসেছে, আর স্যাটেলাইট-ক্লাব কাঠামো ছোট লিগের প্রতিভাকে বড় সিস্টেমে টেনে নেয়। অথচ এই ডেটা-সংস্কৃতির একটা পুরোনো রোগ আছে — প্রোভেন্যান্স। কোন সংখ্যাটা কোথা থেকে এল, কত নমুনায় দাঁড়িয়ে আছে, কোন মডেল ধার করা হয়েছে — এই প্রশ্নগুলো প্রায়ই চাপা পড়ে যায়।

আমার কাজের নিয়ম সরল: সিদ্ধান্তের আগে লেজার, লেজারের আগে প্রোভেন্যান্স। এই লেখাটা সেই নিয়মের প্রয়োগ — এশীয় ক্রিকেটের কয়েকটা চেনা বিতর্ককে আমার তিনটা পুরোনো অডিটের আলোয় দেখা।

মূল বিশ্লেষণ

প্রথম অডিট, ২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপ। আমি ক্রোয়েশিয়ার সাতটা ম্যাচ আর ফ্রান্সের সাতটা ম্যাচের প্রতিটি শট ম্যানুয়ালি ট্র্যাক করেছিলাম। ক্রোয়েশিয়া গড়ে ম্যাচপ্রতি ১.৪২ xG তৈরি করেছিল, কিন্তু গোল খেয়েছিল ম্যাচপ্রতি ১.২৯। ফ্রান্স গড়ে ২.১০ xG, আর খেয়েছিল মাত্র ০.৮৬। ফাইনালের আগে ব্লগে লিখেছিলাম, ক্রোয়েশিয়ার ওপেন-প্লে xG ১.১০, ফ্রান্সের ২.৪০ — স্কোরলাইন যাই বলুক, প্রক্রিয়া ফ্রান্সের দিকে। ফ্রান্স ৪-২ জিতল। ব্লগটা ১২,০০০ পাঠক পড়েছিল।

এই অভিজ্ঞতা একটা অভ্যাস দিয়েছিল: স্কোরলাইন দিয়ে গল্প শুরু নয়, xG টেবিল দিয়ে। এশীয় ক্রিকেটে এর সরাসরি অনুবাদ হলো expected runs ও expected wickets। একটা টি-টোয়েন্টি ইনিংসে ১৮০ রান মানেই ভালো ব্যাটিং নয় — প্রশ্ন হলো, কোন পিচে, কোন পাওয়ারপ্লেতে, কতটা লাকের ওপর দাঁড়িয়ে। আমি যখন এশিয়ার লিগের নিলাম-ভ্যালুয়েশন দেখি, প্রথমে জিজ্ঞেস করি: স্ট্রাইক-রেটটা কি উঁচু-স্কোরিং পিচের ফোলা সংখ্যা, নাকি মৃত-ওভারে চাপের মুখে তৈরি? সীমিত-ওভারের ক্রিকেটে পাওয়ারপ্লের ৪৫ রান আর মৃত-ওভারের ৪৫ রান এক নয়, কিন্তু অনেক টেবিলে দুটো একই ঘরে বসে।

বাবর আজম, বিরাট কোহলি, রোহিত শর্মা বা সাকিব আল হাসানের মতো নাম যখন লেজারে ওঠে, তখন সংখ্যাগুলো আর খেলোয়াড়ের গুণ নয়, বাজারের তাপমাত্রা মাপে। এশীয় ক্রিকেটের এই দ্বৈত প্রকৃতি — তারকা তৈরি হয় ডেটায়, মূল্য নির্ধারিত হয় বাজারে।

দ্বিতীয় অডিট, ২০২০। কোভিড-বিরতির সময় বুন্দেসলিগার দর্শকশূন্য প্রত্যাবর্তন নিয়ে কাজ করেছিলাম। ৩০৬টা প্রাক-কোভিড ম্যাচের সঙ্গে তুলনা করেছিলাম ৯২টা পুনঃশুরু ম্যাচের। হোম-উইন হার ৪৩.৩% থেকে ৩৩.৩% হলো, হোম xG ম্যাচপ্রতি ১.৫৪ থেকে ১.৩১। আমি নমুনা-আকার, দলের গুণমান, সময়সূচির প্রভাব যাচাই করেছিলাম, তারপর সতর্ক রিপোর্ট লিখেছিলাম — ৯২ ম্যাচ দিয়ে হোম-অ্যাডভান্টেজ তত্ত্ব নতুন করে লেখা যায় না। রিপোর্টটা বাংলাদেশের দুইটা স্পোর্টস আউটলেট উদ্ধৃত করেছিল।

এশিয়ার প্রেক্ষাপটে এই শিক্ষা আরও জরুরি, কারণ এখানে হোম-অ্যাডভান্টেজ মানে শুধু দর্শক নয়। এশিয়া কাপ যখন সংযুক্ত আরব আমিরাতে নিরপেক্ষ ভেন্যুতে হয়, তখন “হোম” সুবিধা পাওয়া দলগুলোর আসল অস্ত্র ভিড় নয় — পিচের চেনা আচরণ, তাপমাত্রা, আর্দ্রতা আর ভ্রমণ-সময়সূচি। আমি বহু সিরিজে দেখেছি, একটা দল দর্শক ছাড়াও জিতছে, কারণ পিচটা তাদের স্পিন-বোলিংয়ের সঙ্গে মিলে যায়। ভিড়ের হিসাব আর পিচের হিসাব আলাদা করে না দেখলে বিশ্লেষণ অসম্পূর্ণ। উপমহাদেশের স্পিনাররা ঘরের পিচে যে টার্ন পান, সেটা প্রতিপক্ষের ওপর একটা কাঠামোগত চাপ — এটা “সাপোর্টার এনার্জি” দিয়ে ব্যাখ্যা করা যায় না।

তৃতীয় অডিট, ২০২১। ইউরো ২০২০-তে ইতালির প্রেস নিয়ে আমি সাতটা ম্যাচ শেষ হওয়ার আগে কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছাইনি। শেষে পেলাম: ইতালির PPDA ৮.৩, ম্যাচপ্রতি xG ২.১০, আর নকআউট পর্বে তারা সুযোগ দিয়েছিল মাত্র ০.৫৭ xG প্রতি ম্যাচ। একই বছরে টোকিও অলিম্পিকে স্পেনের পেদ্রিকে ছয় ম্যাচ ধরে ট্র্যাক করলাম: ৫৩২টা পাস, ৯২% নির্ভুলতা, ম্যাচপ্রতি ১১.৮ কিলোমিটার দৌড়। আমার উপসংহার ছিল — ইতালির প্রেস টেকসই, কোনো দুর্ঘটনা নয়।

এখান থেকে একটা ব্যক্তিগত নিয়ম বানিয়েছি: যেকোনো নতুন ট্যাকটিক্যাল মেটা অনুমোদনের আগে সাতটা ম্যাচ অপেক্ষা করব। এই নিয়ম প্রতিক্রিয়া ধীর করেছে, কিন্তু নির্ভরযোগ্যতা বাড়িয়েছে। এশীয় ক্রিকেটে সাত-ম্যাচের ছাঁকনি কেন জরুরি? কারণ একটা প্রেস-বোলিং সিস্টেম একটা সিরিজে দুর্দান্ত দেখাতে পারে, শুধু ঘরের পিচে। একই সিস্টেম বিদেশি ফ্ল্যাট পিচে ভেঙে পড়ে। আমার ওয়ার্কলোড-ড্যাশবোর্ডে তাই আলাদা করে লিখি — কোন ভেন্যু, কোন ফরম্যাট, কোন বিশ্রাম-ব্যবধান।

ওয়ার্কলোড প্রসঙ্গে একটা কাঠামোগত সমস্যা আছে। জসপ্রিত বুমরাহ-ধরনের ফাস্ট বোলার, যিনি ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগ, দ্বিপাক্ষিক সিরিজ আর আইসিসি ইভেন্ট — তিন ফরম্যাটে টানা বোলিং করেন, তার ইনজুরি-ঝুঁকি একটা সিরিজের সাফল্যের চেয়ে অনেক বড় লেজার-লাইন। অথচ ক্লাব-মালিকানা আর বোর্ডের সময়সূচি আলাদা হয়ে চলে, আর চোটের প্রকৃত তথ্য প্রকাশ্যে আসে সীমিতভাবে — অনেক সময় সেটা কেবল তখনই, যখন ক্লাবের শেয়ার-ভ্যালুর জন্য সুবিধা হয়। একজন অডিটরের কাছে এটা একটা অন্ধকার ঘর: খেলোয়াড়ের শরীরের ডেটা মেডিকেল-গোপনীয়তার আড়ালে থাকে, ফলে ভক্ত আর মিডিয়া ঝুঁকিটা ঠিক সময়ে দেখতে পায় না।

বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে ডেটা-ব্যবস্থা এখনো শৈশবে। ঘরোয়া লিগের বল-বাই-বল ডেটা কেন্দ্রীভূত নয়, স্পিন-বান্ধব পিচের কারণে রান-রেটের তুলনা প্রায়ই বিভ্রান্তিকর, আর পেসারদের ওয়ার্কলোড-রেকর্ড সংরক্ষণের পদ্ধতি ছড়ানো। যেখানে ইউরোপের ফুটবল লিগ দশ বছরের শট-ডেটা এক জায়গায় রাখে, সেখানে আমাদের এশীয় ক্রিকেটের অনেক লেজার এখনো টুকরো টুকরো।

যুব উন্নয়নে স্যাটেলাইট-ক্লাব কাঠামো বড় দলকে হোমগ্রাউন নিয়ম এড়ানোর সুযোগ দেয়। ছোট লিগের প্রতিভা হয়ে ওঠে স্যাটেলাইট সম্পদ — তাকে কেনা হয়, ধারে পাঠানো হয়, আবার ফেরত আনা হয়, কিন্তু তার বিকাশের সিদ্ধান্ত নেয় তার নিজের দেশের বোর্ড নয়। এটাও একটা লেজার-সমস্যা: প্রতিভার উৎস আর তার মূল্য দুটো ভিন্ন খাতায় লেখা হয়।

চতুর্থ লেজার — ট্রান্সফার বাজার। আমি ট্রান্সফার লেজার খুলে দেখেছি, একটা ফি কখনোই কেবল একটা সংখ্যা ছিল না। আইপিএলের নিলামে কথাটা সবচেয়ে সত্য। একটা ফ্র্যাঞ্চাইজি যদি কোনো ব্যাটসম্যানকে বিশাল দামে কেনে, সেই ফি তার স্কিলের দাম নয় — সেটা চাহিদা, সময়সূচি, রিটেনশন-নিয়ম আর কোটার মিশ্রণ। আরটিএম কার্ড, পার্সের সীমা, দেশি-বিদেশি কোটা — এই কাঠামোগুলো প্রকৃত মূল্য থেকে ফিকে সংখ্যা বানায়। অডিটর হিসেবে আমি লেজার-লাইনের পাশে সবসময় একটা কলাম যোগ করি: “ফি বনাম স্পোর্টিং ভ্যালু” — প্রিমিয়াম না ডিসকাউন্ট। ডেডলাইন ডে-তে আমি শিখেছি, কাগজপত্রই সেই একমাত্র ভাষা যা বাজার মানে।

ডিজিটাল লেজারের একটা গুণ আছে যা ক্রিকেটের ডেটা-ব্যবস্থায় এখনো নেই — অপরিবর্তনীয় প্রোভেন্যান্স। ব্লকচেইন-ধাঁচের একটা অডিট-ট্রেইল মানে হলো, একটা সংখ্যা একবার লেখা হলে তার উৎস, সময় আর সংশোধনের ইতিহাস মুছে ফেলা যায় না। ক্রিকেটে আমরা উল্টোটা দেখি: একই খেলোয়াড়ের রেটিং দুইটা প্ল্যাটফর্মে দুইরকম, কেন্দ্রীয় উৎস নেই, প্রত্যেকে নিজের সংস্করণ সত্য বলে চালায়। একটা ট্রান্সফার-অ্যাডমিনিস্ট্রেটর হিসেবে আমি বলি — লিগকে কেবল ফি-র হিসাব রাখলেই চলবে না, ফি-র উৎস আর সংশোধনের হিসাবও রাখতে হবে। এখানেই ক্রিকেট-ডেটা আর একটা সরল, অপরিবর্তনীয় লেজার-সিস্টেমের মিল।

বিপরীত দৃষ্টিভঙ্গি

সংখ্যা আর সত্য এক জিনিস নয়। xG, উইন-প্রোবেবিলিটি, প্লেয়ার-রেটিং — এগুলো অনুমান, কোনোটা চূড়ান্ত সত্য নয়। ২০১৮ সালের অডিটে শিখেছি, মডেল শটের মান মাপে, শটের কারণ মাপে না। একটা দুর্বল-গুণমানের শটও গোলে ঢুকে যায়, একটা নিখুঁত সুযোগ বারে লাগে। কোরিলেশন মানেই কার্যকারণ নয়।

এশীয় ক্রিকেটে সবচেয়ে বড় ফাঁদ খালি-ঘর ভরাট করার প্রবণতা। যখন পাইপলাইন ব্যর্থ হয়, তথ্যবিন্দু খালি থাকে, তখন বিশ্লেষকরা ন্যারেটিভ দিয়ে ঘর ভরান। “ফর্মে ফিরেছেন”, “ফিনিশারের মানসিকতা”, “বড় ম্যাচের খেলোয়াড়” — এসব লেবেল ডেটার অভাব ঢাকার পদ্ধতি। আমার সাম্প্রতিক কাজটাই ছিল খালি-লেজারের পাঠ — শিরোনাম নেই, সোর্স নেই, শুধু একটা ডোমেইন ট্যাগ। সৎ সিদ্ধান্ত ছিল: কোনো উপসংহার টানা যাবে না। কিন্তু অনেক রিপোর্টিং এই ফাঁকা জায়গায় গল্প বসিয়ে দেয়।

দ্বিতীয় বিপদ — ধার করা মডেল। ইউরোপীয় ফুটবলের xG-অডিট আর এশীয় ক্রিকেটের expected runs একই যুক্তিতে চলে না, কারণ ফরম্যাট, বলের আচরণ আর পাওয়ারপ্লে-কাঠামো আলাদা। পিচ, আবহাওয়া, ওয়ার্কলোড আর বাজেট-সীমা মুছে ফেলে যে তুলনা করা হয়, সেটা বিশ্লেষণ নয়। আমি তাই প্রতিবেদনের শেষে একটা কনটেক্সট-অ্যাডজাস্টমেন্ট প্যারা যোগ করি — সংখ্যাগুলো কী প্রমাণ করতে পারে না, সেটা স্পষ্ট লিখি। বাজেট-সীমিত ক্রিকেট বাজারে ব্ল্যাক-বক্স টুল কেনা সম্ভব নয়, তাই আমি কম খরচের ডেটা-পাইপলাইন আর নমুনা-গেটেড মূল্যায়নকে প্রাধান্য দিই।

উপসংহারমূলক ভাবনা

পরের এশীয় ক্রিকেট চক্রে আমি যেটা ট্র্যাক করব, সেটা স্কোরলাইন নয় — সেটা লেজারের সততা। কোন সংখ্যা কত নমুনায় দাঁড়িয়ে আছে, তার উৎস কোথায়, আর কোন প্রশ্নের উত্তর সে দিতে পারছে না। একজন অডিটরের কাছে প্রতিটি উপসংহার সাময়িক, যতক্ষণ না সেটা একটা কাঠামোবদ্ধ যাচাই পেরোয়।

প্রশ্নটা থেকেই যাচ্ছে: আমরা কি দাবি করার আগে লেজারটা তৈরি করব, নাকি গল্পের সুবিধা মতো সংখ্যা সাজাব?