বাংলাদেশের ক্রিকেটে ডেটা-বিপ্লব: পরিসংখ্যানের চোখে নতুন দিগন্ত

ক্রিকেট মাঠে যখন ব্যাটসম্যানের ব্যাট ঘুরছে, তখন পেছনের ড্রেসিং রুমে ল্যাপটপের স্ক্রিনে চলছে ভিন্ন এক খেলা। সংখ্যার খেলা। বাংলাদেশের ক্রিকেটে এই মুহূর্তে সবচেয়ে বড় পরিবর্তনটি ঘটছে মাঠের বাইরে — ডেটা অ্যানালাইসিসের জগতে। আমি যখন ২০১৯ সালে দৈনিক স্টারের সাংবাদিক হিসেবে সৌম্য সরকারের সাক্ষাৎকার নিচ্ছিলাম, তখন ভাবিনি যে মাত্র কয়েক বছর পর এই দলের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া এতটা ডেটা-নির্ভর হয়ে উঠবে। সম্প্রতি বাংলাদেশ ক্রিকেট বোর্ডের (বিসিবি) ঘোষণা অনুযায়ী, জাতীয় দলের সাথে যুক্ত হয়েছে নতুন একটি অ্যানালিটিক্স টিম। এই টিমের কাজ মূলত ম্যাচ পূর্ব বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে খেলোয়াড় নির্বাচন পর্যন্ত বিস্তৃত। বিসিবির এই উদ্যোগকে অনেকে স্বাগত জানালেও, অনেকেই প্রশ্ন তুলেছেন — এই ডেটা-নির্ভর পদ্ধতি কি সত্যিই বাংলাদেশের ক্রিকেটের চেহারা বদলাতে পারবে? আমি কাইনেসিওলজিতে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি নিয়ে গবেষণা করছি, আর ক্রিকেটের এই ডেটা-বিশ্লেষণের বিষয়টি আমার কাছে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। কারণ স্পোর্টস সায়েন্সের মূল কথা হলো — শরীরের নড়াচড়া, কৌশল এবং পরিসংখ্যান — এই তিনটি বিষয় একসাথে মিললে তবেই প্রকৃত সাফল্য আসে। বাংলাদেশ ক্রিকেটে ডেটা অ্যানালাইসিসের সূচনা কিন্তু নতুন নয়। ২০১৫ সালের পর থেকে বিসিবি ধীরে ধীরে এই পদ্ধতি গ্রহণ শুরু করে। তবে সম্প্রতি এই খাতে বিনিয়োগ বাড়ানো হয়েছে। বিসিবির নতুন অ্যানালিটিক্স টিমে রয়েছে আন্তর্জাতিক খ্যাতিসম্পন্ন ডেটা সায়েন্টিস্টরা। তাদের কাজ হলো প্রতিপক্ষ দলের খেলোয়াড়দের শক্তি-দুর্বলতা বিশ্লেষণ করা, পিচের আচরণ সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করা এবং ম্যাচের বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কী ধরনের কৌশল গ্রহণ করা উচিত তা নির্ধারণ করা। কিন্তু প্রশ্ন হলো — এই ডেটা কি সত্যিই কাজে লাগছে? আমি গত তিনটি ম্যাচের পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করে দেখেছি — বাংলাদেশ দলের পাওয়ারপ্লে ওভারে গড় রান রেট কিছুটা বেড়েছে। তবে এই পরিবর্তন কি ডেটার কারণে, নাকি খেলোয়াড়দের ব্যক্তিগত উন্নতির কারণে — তা নিশ্চিত করে বলা কঠিন। এখানেই আসে আমার মূল পর্যবেক্ষণ। ডেটা অ্যানালাইসিসের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হলো — ডেটা যতই নিখুঁত হোক না কেন, মাঠের বাস্তবতা সবসময় ভিন্ন। আমি ২০১৮ সালে লুঝনিকি স্টেডিয়ামে ক্রোয়েশিয়া-ইংল্যান্ড ম্যাচ দেখার সময় যে নোটবুক ব্যবহার করেছিলাম, সেখানে ৪৭টি পজিশনাল স্ন্যাপশট লগ করেছিলাম। পরে ভিডিও রিওয়াচ করে দেখি — আমার অনুমান ৮০ শতাংশ ক্ষেত্রে সঠিক ছিল। কিন্তু যে ২০ শতাংশ ভুল ছিল, সেগুলোই আমাকে সবচেয়ে বেশি শিখিয়েছে। বাংলাদেশের ক্রিকেটে ডেটা অ্যানালাইসিসের ক্ষেত্রে একই সমস্যা দেখা যাচ্ছে। ডেটা সায়েন্টিস্টরা যতই নিখুঁত মডেল তৈরি করুন না কেন, ক্রিকেটের অনিশ্চয়তা সবসময় থাকবে। একটি বল যেকোনো সময় উইকেট নিতে পারে, আর সেই এক বলেই ম্যাচের চিত্র বদলে যেতে পারে। আমার মতে, বাংলাদেশের ক্রিকেটে ডেটা অ্যানালাইসিসের সবচেয়ে বড় সম্ভাবনা রয়েছে খেলোয়াড় নির্বাচনের ক্ষেত্রে। বর্তমানে নির্বাচকরা মূলত খেলোয়াড়দের সাম্প্রতিক ফর্ম এবং অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে দল গঠন করেন। কিন্তু ডেটা অ্যানালাইসিস ব্যবহার করে যদি কোনো খেলোয়াড়ের নির্দিষ্ট কন্ডিশনে (যেমন — স্পিন বান্ধব পিচে) পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ করা যায়, তাহলে দল গঠন আরও নিখুঁত হবে। তবে এখানে একটি সতর্কতা অবলম্বন করা প্রয়োজন। আমি ২০২০ সালে প্রজেক্ট রিস্টার্টের সময় ৯২টি ম্যাচ বিশ্লেষণ করেছিলাম। খালি স্টেডিয়ামে ডিফেন্সিভ ডিসিপ্লিন ভেঙে পড়বে বলে আমি ধারণা করেছিলাম। কিন্তু আমার পরিমাপে দেখা গেছে — ডিফেন্সিভ লাইন গড়ে মাত্র ১.৪ মিটার উঠেছে। আমার সুপারভাইজার আমাকে বলেছিলেন, এই নাল রেজাল্টই আসল ফলাফল। আমি দুই সপ্তাহ প্রতিরোধ করেছিলাম, তারপর মেনে নিয়ে গবেষণাপত্রটি নতুন করে লিখেছিলাম। বাংলাদেশ ক্রিকেটের ডেটা যাত্রায়ও একই নীতি প্রযোজ্য। ডেটা অ্যানালাইসিসের ফলাফল সবসময় প্রত্যাশা অনুযায়ী হবে না। কিন্তু সেটি যেন আমাদের হতাশ না করে। কারণ ক্রিকেটের জগতে একটি নাল রেজাল্টও একটি ফলাফল — এটি আমাদের ভবিষ্যৎ পরিকল্পনা সঠিক দিকে নিয়ে যেতে সাহায্য করে। আমি বিশ্বাস করি, বিসিবির এই ডেটা-নির্ভর পদ্ধতি দীর্ঘমেয়াদে বাংলাদেশের ক্রিকেটকে আরও প্রতিযোগিতামূলক করে তুলবে। তবে এই পরিবর্তনের ফলাফল দেখতে আমাদের আরও কিছুটা অপেক্ষা করতে হবে। কারণ ক্রিকেটের মতো খেলায় ডেটার প্রভাব তাৎক্ষণিক নয়, বরং ধীরে ধীরে প্রকাশ পায়। আমার নোটবুক এখনো খোলা আছে। আমি অপেক্ষা করছি — কবে বাংলাদেশের ক্রিকেটে ডেটার এই যাত্রা সত্যিকারের সাফল্যের মুখ দেখবে।