হঠাৎ আলো নিভে যাওয়া মাঠ: যখন ডেটা নিজেই বলছে না কিছু

স্টেজ-১ এর ফলাফলে Domain Label: cricket_world ছাড়া কিছু নেই। একটি শূন্য আউটপুট। এটা কোনো ম্যাচের স্কোরলাইন নয়, কোনো টসের সিদ্ধান্ত নয়—এটা তার চেয়েও বেশি উদ্বেগজনক একটি সংকেত। ২০১৭ সালে ময়মনসিংহে যখন শেখ রাসেল ক্রীড়া চক্রের হয়ে প্রথম xG মডেল বানাচ্ছিলাম, তখন একটা জিনিস শিখেছিলাম: শূন্য ডেটাও একটি ডেটা পয়েন্ট, যদি আপনি জানেন সেটা কী বলছে। সেদিন মাঠে ক্যামেরা ছিল না, ছিল না কোনো ট্র্যাকিং সিস্টেম। ছিল শুধু আমার হাতে ধরা নোটবুক আর ১২০০ মানুষের কাছে পৌঁছে যাওয়া একটি ফেসবুক থ্রেড। আজ যন্ত্র শূন্য ফিরিয়ে দিচ্ছে, আর আমি বসে ভাবছি—একুশ শতকের ক্রিকেট অ্যানালিটিক্সে এই শূন্যতাগুলো কতটা গুরুত্ব সহকারে নেওয়া হয়।

খেলা বিশ্লেষণের প্রথম নিয়ম হলো: যেখানে তথ্য নেই, সেখানে অনুমান নয়—প্রশ্ন করতে হয়। যে রিপোর্টটি বিশ্লেষণ করতে দেওয়া হয়েছে, তার শিরোনাম থেকে শুরু করে উৎস, ধরন, সারসংক্ষেপ—সবই শূন্য। এমনকি তথ্য বিন্দুর তালিকাও খালি। এটা কোনো ক্লিকবেইট শিরোনাম নয় যে পেছনে লুকানো কোনো গল্প আছে। এটা সম্পূর্ণ অনুপস্থিতি। কিন্তু ক্রিকেট সাংবাদিকতার বাস্তবতায় এই অনুপস্থিতি বিরল নয়। আমি বহুবার দেখেছি—বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের কোনো ম্যাচের স্কোরকার্ড অনলাইনে আপলোড হতে তিন দিন দেরি হয়েছে। আবার ২০২০ সালে করোনা বিরতির সময় খালি স্টেডিয়ামের ম্যাচের ডেটা সংগ্রহে এত ফাঁক ছিল যে আমি ক্লাব ম্যানেজমেন্টকে সতর্ক করেছিলাম একটি ব্রাজিলিয়ান স্ট্রাইকারের ব্যাপারে, যার xG প্রতি ৯০ মিনিটে ০.৭৮ ছিল কিন্তু দূরত্ব কভার ১৮% কমে গিয়েছিল। সেই সতর্কবার্তা তিন দিন দেরিতে গিয়েছিল—কারণ আমি মডেলের প্রতিটি স্তর যাচাই করতে গিয়ে সময় হারিয়েছিলাম। কিন্তু এই দেরি কি আসলে দেরি ছিল, নাকি সেটাই ছিল সঠিক কাজের সময়?

প্রশ্নটা গুরুত্বপূর্ণ। কারণ ডেটা বিশ্লেষণে যেটা সবচেয়ে বিপজ্জনক তা হলো—শূন্য বা অসম্পূর্ণ ডেটার ওপর ভিত্তি করে আত্মবিশ্বাসের সাথে ভবিষ্যদ্বাণী করে ফেলা। এখানে যে শূন্য আউটপুটটা এসেছে, সেটা আসলে একটি সুযোগ। সুযোগ—থেমে যাওয়ার, প্রশ্ন করার, আর অনুমান বনাম বাস্তবের পার্থক্য বোঝার। ক্রিকেট জগতে এই পার্থক্যটা প্রায়শই ঝাপসা হয়ে যায়। একটি দল ১৮০ রান তাড়া করতে নেমে ১৭০-এ থেমে গেল—স্কোরলাইন দেখে মনে হবে ব্যাটিং ব্যর্থতা। কিন্তু যদি দেখেন সেই ম্যাচে ডাকওয়ার্থ-লুইস পদ্ধতির ভুল প্রয়োগ হয়েছে, বা বৃষ্টির কারণে ওভার কমানো হয়েছে, বা একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্যাচ ফেলে দেওয়া হয়েছে ৪২তম ওভারে—তাহলে গল্পটা বদলে যায়। আর এখানেই ডেটা সাক্ষীর ভূমিকা পালন করে, বিচারকের নয়।

আমার অভিজ্ঞতায়, ক্রিকেটের ডেটা বিশ্লেষণে সবচেয়ে বড় ফাঁদ হলো একক সংখ্যার প্রতি অন্ধ বিশ্বাস। একটি ম্যাচে একজন ব্যাটসম্যানের স্ট্রাইক রেট ১৪০ মানে সে দুর্দান্ত—এই সিদ্ধান্তে পৌঁছানো যায় না, যদি না আপনি জানেন কত বল মোকাবেলা করেছে, কোন বোলারের বিপক্ষে, কোন পিচে, আর দলের পরিস্থিতি কী ছিল। একইভাবে, এখানে cricket_world লেবেলটি শুধু বলছে বিষয়টা ক্রিকেট-সংক্রান্ত। কিন্তু কোন ধরনের ক্রিকেট? আন্তর্জাতিক? ঘরোয়া? ফ্র্যাঞ্চাইজি? পুরুষদের নাকি নারীদের? ক্রিকেটের সাথে সম্পর্কিত কোন দিক—ম্যাচ, খেলোয়াড়, প্রশাসন, বাণিজ্যিক লিগ? তারিখ ছাড়া একটি ক্রিকেট সংবাদকে বিশ্লেষণ করা মানে রাতের মাঝখানে ম্যাচ শুরু করে দর্শকদের অন্ধকারে বসে থাকতে বলা।

আমি বহুবার এই ফাঁদে পা দিয়েছি। ২০১৮ বিশ্বকাপে ক্রোয়েশিয়ার মার্সেলো ব্রজোভিচের ওপর রিমোট স্কাউটিং রিপোর্ট তৈরি করেছিলাম—১২ পৃষ্ঠার বিশ্লেষণ, যেখানে ছিল প্রতি ম্যাচে ১২.৮ কিলোমিটার দূরত্ব, ৮৯% পাস নির্ভুলতা, আর পিপিডিএ ৮.৭। মিডটিল্যান্ড তাকে নেয়নি। সে ইন্টার মিলানে গেল। তখন pensar করেছিলাম—আমার রিপোর্ট কি তবে ব্যর্থ? না। রিপোর্ট সঠিক ছিল, কিন্তু সঠিক ছিল না সিদ্ধান্তটি। ফুটবলের ট্রান্সফার মার্কেটে সংখ্যার চেয়ে বেশি কাজ করে মানুষের রুচি, ক্লাবের রাজনীতি, আর ভাগ্যের চাকা। ক্রিকেটে কি তা নয়? দল নির্বাচনে কোচের পছন্দ, বোর্ডের চাপ, কোটা système—এসবের হিসাব কোনো মডেলে ধরা যায় না।

তাহলে এই শূন্য আউটপুট থেকে কী শেখার আছে? প্রথমত, স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণ ব্যবস্থার দুর্বলতা। যদি স্টেজ-১ এতটাই ব্যর্থ হয় যে কোনো তথ্য বিন্দুই সংগ্রহ করতে পারেনি, তাহলে পরের ধাপগুলোতে যা কিছু তৈরি হবে তা হবে ডেটা-বিহীন কল্পনা। আর সাংবাদিকতায় ডেটা-বিহীন কল্পনার আরেক নাম—বানোয়াট গল্প। ক্রিকেট এমনিতেই গল্পে ভরা। সেখানে আরও একটি বানোয়াট গল্প যোগ করার কোনো মানে নেই। বাংলাদেশের সাংবাদিকতা প্রেক্ষাপটে এটি আরও সংবেদনশীল—কারণ এখানে অনেক সময় সরকারি বা বোর্ডের সূত্র থেকে আসা তথ্যের অভাব থাকে, আর সাংবাদিকরা নিজেদের মতো করে ফাঁক পূরণ করেন। কিন্তু একজন ক্রীড়া লেখক হিসেবে আমার দায়িত্ব হলো সেই ফাঁকটুকু চিহ্নিত করা, অস্বীকার করা নয়।

দ্বিতীয়ত, শূন্যতা নিজেই একটি গল্প। ২০২০ সালে যখন স্টেডিয়ামগুলো খালি ছিল, তখন আমি লিখেছিলাম—নীরবতাও একটি ডেটা উৎস। খালি গ্যালারি মানে চাপ নেই, কিন্তু সেটা কি সত্যিই চাপ নেই? খেলোয়াড়েরা বলেছিলেন, খালি স্টেডিয়ামে খেলা আর প্র্যাকটিস ম্যাচের মধ্যে পার্থক্য কমে গিয়েছিল। ফলে পারফরম্যান্স ডেটা স্বাভাবিকের চেয়ে আলাদা হয়ে গিয়েছিল। এই শূন্য আউটপুটও তেমনি একটি সংকেত—হয়তো বিশ্লেষণ পাইপলাইনে কোথাও একটি HTML পেজ খালি এসেছে, বা ভাষা/এনকোডিং সমস্যা হয়েছে, বা সিলেক্টর মেলেনি। আসল খবরটি হয়তো কোনো এক ফেলে দেওয়া ডেটা ফাইলে লুকিয়ে আছে।

এখন আসি বিপরীত দৃষ্টিভঙ্গিতে। কেউ প্রশ্ন করতে পারেন—আপনি কেন এত মাথা ঘামাচ্ছেন একটি শূন্য আউটপুট নিয়ে? ক্রিকেটের খবর তো মাঠে হয়, ওয়েব স্ক্র্যাপারে নয়। ঠিক। কিন্তু আমার যুক্তি হলো, আধুনিক ক্রিকেটে মাঠের খবর আর ডেটা ফিডের খবর ক্রমশ অভিন্ন হয়ে যাচ্ছে। বোর্ড সিদ্ধান্ত নেয় কোন খেলোয়াড়কে বিশ্রাম দেওয়া হবে, সেখানে ডেটা কাজ করে। একটি ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগ ট্রান্সফার মার্কেটে একজনকে দলে নেয়, সেখানে xG, ইকোনমি রেট, স্ট্রাইক রেট সব হিসাব হয়। যদি সেই ডেটা সংগ্রহ ব্যবস্থাই ব্যর্থ হয়, তাহলে সাংবাদিক হিসেবে আমি কী রিপোর্ট করব? ক্লাবের প্রেস রিলিজ? সেটা তো পক্ষপাতমূলক। সোশ্যাল মিডিয়ার গুঞ্জন? সেটা তো আরও খারাপ। এই জায়গায়ই স্বাধীন ডেটা যাচাই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। আর যখন সেটা ব্যর্থ হয়, তখন সৎ স্বীকৃতি দেওয়া উচিত—আমরা জানি না।

আমার পুরো ক্যারিয়ারে এই সততাই সবচেয়ে বেশি কাজে দিয়েছে। ২০০৪ সালে আইসিসি ট্রফিতে বাংলাদেশ-কেনিয়ার ম্যাচে রেডিও ধারাভাষ্য করেছিলাম। তখন ইন্টারনেট ছিল না, লাইভ স্কোর আপডেটের নির্ভরযোগ্য কোনো ব্যবস্থা ছিল না। আমাকে মাঠ থেকে সরাসরি তথ্য নিয়ে বলতে হতো। যদি কোনো বলের হিসাব ভুল হয়ে যেত, আমি ঠিক করে নিতাম পরের ওভারে। কখনো অনুমান করে বলিনি। সেই অভ্যাস আজও আছে—যদিও এখন আমার হাতে স্ক্র্যাপার, এপিআই, আর মডেল। প্রযুক্তি বদলেছে, কিন্তু নীতি একই: যে তথ্য যাচাই করা যায় না, তা প্রকাশ করা যায় না।

এখন প্রশ্ন হলো, এই পরিস্থিতিতে লেখক বা বিশ্লেষক হিসেবে কী করা উচিত? আমার মতে, তিনটি স্তরে কাজ করা দরকার। প্রথম স্তর—তথ্য সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি পুনর্বিবেচনা করা। যদি স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইন ব্যর্থ হয়, তাহলে ম্যানুয়াল ফলব্যাক রাখতে হবে। বাংলাদেশের ক্রিকেট সাংবাদিকতায় এটা অপরিহার্য, কারণ অনেক সময় ঘরোয়া ম্যাচের স্কোরকার্ড অনলাইনে থাকে না। দ্বিতীয় স্তর—প্রতিটি দাবির সাথে তার নির্ভরযোগ্যতার মাত্রা যুক্ত করা। যেমন, কোনো সূত্র যদি শুধু একটি অনানুষ্ঠানিক ফেসবুক পোস্ট হয়, তাহলে সেটা স্পষ্ট করে বলা। তৃতীয় স্তর—পাঠককে প্রক্রিয়ার অংশীদার করা। আমি আমার xG মডেলের সীমাবদ্ধতা নিয়ে লিখেছিলাম, কীভাবে শুধু শটের অবস্থান আর ডিফেন্ডারের চাপ হিসাব করেছি, কিন্তু গোলকিপারের দক্ষতা বাদ পড়েছে। পাঠকরা সেই সীমাবদ্ধতা জানতেন, তাই ফলাফল নিয়ে অতিরিক্ত প্রত্যাশা করেননি।

একইভাবে, এখানে যদি আমি লিখি "এই নিবন্ধটি বিশ্লেষণ করা যায়নি কারণ তথ্য নেই", সেটা কোনো ব্যর্থতা নয়—সেটা সাংবাদিকতার একটি বৈধ রূপ। অনেক সময় না জানাটাই সবচেয়ে সৎ উত্তর। ক্রিকেটের জগতে যেখানে প্রতিটি বল, প্রতিটি রান, প্রতিটি ক্যাচ নিয়ে এত আলোচনা হয়, সেখানে একটি শূন্য আউটপুট আসলে আমাদের মনে করিয়ে দেয়—সবকিছু জানা যায় না। আর যা জানি না, তা নিয়ে গল্প বানানো উচিত নয়।

তবে এখানেই শেষ নয়। শূন্যata একটি সতর্কবার্তাও। যদি এই ধরনের সমস্যা নিয়মিত হয়, তার মানে হলো সিস্টেমে কোথাও ত্রুটি আছে—সম্ভবত ডেটা সোর্স পরিবর্তিত হয়েছে, বা ওয়েবসাইটের কাঠামো বদলেছে, বা ভাষা সনাক্তকরণে সমস্যা হচ্ছে। এসব ক্ষেত্রে দ্রুত সমাধান দরকার, কারণ ক্রিকেট সংবাদে সময় অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি ম্যাচ শেষ হওয়ার পর প্রথম এক ঘণ্টায় যে বিশ্লেষণ বের হয়, তার পাঠকসংখ্যা পরের দিনের বিশ্লেষণের চেয়ে দশ গুণ বেশি হতে পারে। তাহলে প্রশ্ন দাঁড়ায়—আমরা কি গতি নাকি নির্ভুলতাকে প্রাধান্য দেব? আমার উত্তর: নির্ভুলতা। কারণ ভুল তথ্য দ্রুত ছড়ানো মানে দীর্ঘমেয়াদে বিশ্বাস হারানো। আর বিশ্বাসই একজন সাংবাদিকের মূলধন।

প্রায় দুই যুগের অভিজ্ঞতায় আমি এটাই দেখেছি। ২০১৬ সালে বিডিক্রিকটাইম চালু করার সময় ভেবেছিলাম শুধু স্কোর আর খবর দিলেই হবে। কিন্তু পাঠকরা ধীরে ধীরে বিশ্লেষণ চাইতে শুরু করলেন। তখন আমি বুঝলাম—তথ্যের মূল্য তখনই বাড়ে যখন তা ব্যাখ্যা করা হয়। আর ব্যাখ্যা করতে গেলে প্রথম শর্ত হলো তথ্য থাকা। শূন্য তথ্যে ব্যাখ্যা মানে কল্পনা।

তাই এই শূন্য আউটপুট থেকে আমার প্রস্তাব—যে কেউ এই প্রতিবেদনটি নিয়ে কাজ করতে চান, প্রথমে তথ্য সংগ্রহ করুন। খেলোয়াড়ের নাম, ম্যাচের তারিখ, স্কোর, উদ্ধৃতি—যা পান। তারপর বিশ্লেষণে যান। যদি না পান, তাহলে সেটাই লিখুন। পাঠক মিথ্যা গল্পের চেয়ে সত্যিকারের শূন্যতাকে বেশি মূল্য দেবেন। অন্তত আমি দেই।

ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে একটি কথা বলি। ক্রিকেটে ডেটা বিশ্লেষণের ব্যবহার বাড়ছে, কিন্তু এর সাথে বাড়ছে ডেটা-বিহীন বিশ্লেষণের সংখ্যাও। যন্ত্র শিখছে, কিন্তু মানুষ ভুলছে—যে কোনো বিশ্লেষণের ভিত্তি হলো নির্ভরযোগ্য তথ্য। আগামী দিনে যারা টিকবে তারা সেই বিশ্লেষক, যারা শূন্যতার মুখেও সত্য বলতে পারেন। কারণ একটি শূন্য আউটপুট আসলে একটি আয়না—তা আমাদের দেখায় আমরা কতটা জানি, আর কতটা জানি না। আর সেটাই আসল খবর।