খালি স্কোরকার্ডের রাজনীতি: বাংলাদেশের ক্রিকেটে তথ্যশৃঙ্খল কোথায় ভাঙে

গত মাসে আমার ডেস্কে একটি ম্যাচ ফাইল এল। ফাইলের মাথায় তারিখ ঠিকই ছিল, ভেন্যুর নাম ছিল, দুই দলের নাম ছিল। ভেতরে ঢুকে দেখি ১৮৭টি বলের সারি—প্রতিটি সারিতে রান, উইকেট, ওভার নম্বর বসানো; ব্যাটসম্যানের ঘর ফাঁকা, বোলারের ঘর ফাঁকা, কোন ফরম্যাট তা লেখা নেই, কোন ইনিংস তাও নেই। যে সফটওয়্যার ফাইলটি তৈরি করেছে সে জানে একটি বল থেকে চার রান কীভাবে আসে; জানে না বলটি কে মারল।

ওই মুহূর্তে আমাকে একটি সিদ্ধান্ত নিতে হয়েছিল। ফাইলটি ফেরত পাঠাব, নাকি নিজের মাথা দিয়ে ফাঁকা ঘরগুলো ভরে দেব? দ্বিতীয় পথটি অনেক সহজ। কল্পনা করা যায়—ওই ১৮৭ বলে একজন ওপেনার ছিলেন যিনি পাওয়ারপ্লেতে ধীরে খেলেন, একজন স্পিনার ছিলেন যিনি মাঝের ওভারে চাপ তৈরি করেন, এবং শেষ পাঁচ ওভারে স্কোরটা এমনভাবে বেড়েছে যেন কোনো এক ব্যাটসম্যানের 'ইন্টেন্ট' বদলে গেছে। গল্পটা সুন্দর হবে, পাঠক খুশি হবেন, আর গল্পের সঙ্গে বাস্তবের সম্পর্ক শূন্য হবে।

নোটবুক কখনো মিথ্যা বলে না, কিন্তু নোটবুক নিজে কখনো কিছু ব্যাখ্যাও করে না। ১৮৭টি ফাঁকা সারি কোনো মতামত দেয় না; দেয় শুধু একটি সম্ভাবনা—যে কেউ এগুলো পূরণ করতে পারে, এবং কেউ কখনো যাচাই করবে না। ক্রিকেট বিশ্লেষণে এটিই সবচেয়ে বড় ঝুঁকি, যেটি নিয়ে কেউ কথা বলে না: আমাদের সমস্যা মডেলের ভুল নয়, আমাদের সমস্যা ওই ফাঁকা ঘরগুলো, যেগুলো ভরাট হতে হয়—আর ভরাট হওয়ার আগেই সেগুলো সংবাদ হয়ে যায়।

২০১৭ সালে খুলনার স্টেডিয়ামে আমি ঠিক এই ধরনের ফাঁকা ঘর নিয়েই কাজ শুরু করেছিলাম। ধার করা ল্যাপটপ, একটি এক্সেল শিট, আর আবাহনী লিমিটেড ঢাকার ১৪টি ম্যাচ। তখন কেউ আমাকে বলেনি কীভাবে করতে হবে; বলেছিল শুধু স্কোরকার্ড মিলিয়ে নিতে। আমি মিলিয়ে দেখলাম—স্কোরকার্ড আর বল-বাই-বল শিট কখনো পুরোপুরি মেলে না। একটিতে রান আছে, অন্যটিতে রান আছে কিন্তু কোন বলটি কোন বোলারের নামে গেছে তা ঝাপসা। তখন আমি একটা নিয়ম বানিয়ে ফেলি, যেটা আজও মানি: যে দাবি কোনো নির্দিষ্ট বল-ইভেন্টের সঙ্গে যুক্ত করা যায় না, সেটি লেখা হবে না—তা যতই সুন্দর শোনাক।

এই লেখাটি সেই নিয়মের পক্ষে একটি প্রতিবেদন। বিষয়টি কোনো একক ম্যাচ, কোনো একক ব্যাটসম্যান বা কোনো একক বিতর্ক নয়। বিষয়টি হলো তথ্য সরবরাহের শৃঙ্খল—স্কোরার থেকে শুরু করে সম্প্রচার, সংবাদমাধ্যম আর ফ্যান্টাসি মার্কেট পর্যন্ত যে দীর্ঘ পথ, তার কোন কোন মোড়ে তথ্য ফাঁকা হয়ে যায়, এবং ফাঁকা তথ্য কীভাবে আত্মবিশ্বাসী ভাষায় রূপান্তরিত হয়।

প্রথমেই একটি ভিত্তি পরিষ্কার করা দরকার: ক্রিকেটের প্রতিটি বিশ্লেষণ শুরু হয় ফরম্যাট দিয়ে, এবং ফরম্যাট না জানলে বাকি সব সংখ্যা অর্থহীন। একজন বোলারের ইকোনমি ৮.৯—এই তথ্যটি নিজে কিছুই বলে না। টি-টোয়েন্টির ডেথ ওভারে ৮.৯ দুর্দান্ত; টেস্টের প্রথম সেশনেও ৮.৯ সম্ভব, কিন্তু সেখানে সেটি সম্পূর্ণ ভিন্ন অর্থ বহন করে, কারণ সেখানে ওভারের সংখ্যা সীমিত নয় এবং রান তাড়া করার বাধ্যবাধকতা নেই। একইভাবে একজন ব্যাটসম্যানের স্ট্রাইক রেট ১৩৫ দেখে কেউ যদি ওয়ানডে ও টি-টোয়েন্টিকে একই বেঞ্চমার্কে ফেলে, সে আসলে দুই ভিন্ন খেলা মিশিয়ে ফেলছে।

আমাদের ডেস্কে এই ভুলটির একটি নির্দিষ্ট নাম আছে—ফরম্যাট-ব্লাইন্ডনেস। এটি ঘটে যখন কোনো ফাইলের ভেতরে ফরম্যাট লেবেল থাকে না, কিন্তু ফাইলের বাইরে একটি লেবেল জুড়ে দেওয়া হয়। ধরুন, একটি ম্যাচ ফাইল এসেছে যেখানে লেখা 'এশিয়া'—কোন দেশ, কোন টুর্নামেন্ট, কোন ফরম্যাট, কিছুই নেই। এখন এই ফাইলটি যদি 'টি-টোয়েন্টি ফ্র্যাঞ্চাইজি' হিসেবে চিহ্নিত হয়ে যায়, তাহলে তার সব সংখ্যা টি-টোয়েন্টির বেঞ্চমার্কের সঙ্গে তুলনা হবে। আর যদি ভুল করে 'ওয়ানডে' ট্যাগ লাগে, তাহলে একই সংখ্যা সম্পূর্ণ ভিন্ন আলোয় দেখা যাবে—একজন bowler যিনি ১০ ওভারে ৫২ রান দিয়েছেন, তাঁকে 'দুর্দান্ত ইকোনমি' বলা হবে; অথচ টি-টোয়েন্টিতে ৪ ওভারে ৫২ রান মানে ম্যাচ হারানো।

লেবেলিংয়ের এই সমস্যাটি কেবল টেকনিক্যাল নয়। দক্ষিণ এশিয়ার ক্রিকেটে এটি একটি প্রশাসনিক সমস্যা। আমাদের ঘরোয়া কাঠামোয় একই ম্যাচ কখনো 'ঢাকা প্রিমিয়ার ডিভিশন লিগ' হিসেবে নথিভুক্ত হয়, কখনো 'লিস্ট এ' হিসেবে, কখনো 'ক্লাব ম্যাচ' হিসেবে। তিনটি লেবেল মানে তিনটি ভিন্ন বেঞ্চমার্ক, তিনটি ভিন্ন ডেটাবেজ, তিনটি ভিন্ন প্রশ্ন। যে ক্রিকেটার ক্লাব ম্যাচে ৯০ গড়ে রান করেছেন, তাঁর সেই সংখ্যা লিস্ট এ-র ৩৫ গড়ের সঙ্গে তুলনা করা যায় না—তুলনা করলে হয় তিনি অতিরিক্ত প্রশংসিত হবেন, নয়তো অতিরিক্ত অবমূল্যায়িত।

দ্বিতীয় ভিত্তি: একটি সংখ্যা তখনই বিশ্বাসযোগ্য যখন তার পেছনে একটি ঘটনা থাকে, আর সেই ঘটনার একটি পরিচয় থাকে। একে বলে এনটিটি রেজোলিউশন। আমাদের ভাষায়: কে খেলছে, সেটি নিশ্চিত হওয়া। বাংলা ক্রিকেটে এই স্তরটিই সবচেয়ে দুর্বল। একই খেলোয়াড়ের নাম এক স্কোরকার্ডে 'শাকিব', অন্যের স্কোরে 'সাকিব', তৃতীয়টিতে ইংরেজি বানানে 'Shakib'—এই তিনটি যদি আলাদা আইডি হিসেবে সংরক্ষিত হয়, তাহলে তাঁর ক্যারিয়ার গড় তিন ভাগে ভাগ হয়ে যাবে, এবং কোনোটিই সত্যি হবে না।

আমি নিজে খুলনার শিটে এই ভুল করেছি। একই বোলারের দুটি ভিন্ন নামে দুটি স্পেল আলাদা হয়ে গিয়েছিল, ফলে তাঁর ইকোনমি শিটে কম দেখাচ্ছিল। দু'মাস পরে ধরা পড়ে—তিনি একজনই, এবং তাঁর প্রকৃত ইকোনমি আমার রিপোর্টের চেয়ে ০.৭ বেশি। ০.৭ কেউ খেয়াল করে না। অথচ সেই ০.৭-এর ভেতরেই লুকিয়ে ছিল একটি সিদ্ধান্ত: তাঁকে ডেথ ওভারে দেওয়া হবে কি হবে না।

এখানেই ক্লাব ক্রিকেটের আসল সীমাবদ্ধতা। ঢাকা প্রিমিয়ার ডিভিশন লিগের একটি ম্যাচে স্কোরার বসে থাকেন, কিন্তু বল-বাই-বল কোডিং করেন না। ফলে আমাদের কাছে রান আছে, উইকেট আছে, ওভার আছে—কিন্তু বল কোথায় পড়ল, ব্যাটসম্যান কী শট খেললেন, ফিল্ডার কোথায় দাঁড়িয়ে ছিলেন, এই তথ্য নেই। যেখানে এই তথ্য নেই, সেখানে 'তিনি মাঝের ওভারে চাপ তৈরি করেছেন'—এই বাক্যটি বিশ্লেষণ নয়, অনুমান। অনুমান দোষের কিছু নয়, যদি অনুমান বলে চিহ্নিত করা হয়।

তৃতীয় ভিত্তি: স্যাম্পল সাইজ নিজে একটি বক্তব্য। বুন্দেসলিগা ২০১৯-২০ মৌসুমের পুনঃসূচনার পর আমি ৮৩টি ম্যাচ নিজের শিটে কোড করেছিলাম, কারণ ওই সময়ে স্টেডিয়াম ফাঁকা ছিল এবং আমি দেখতে চেয়েছিলাম দর্শক না থাকলে ঘরের সুবিধার কী হয়। ফলাফলটি ছিল স্পষ্ট: ঘরের দলের জয়ের হার ৪৩.৩ শতাংশ থেকে নেমে ৩৩.৩ শতাংশে দাঁড়ায়, এবং ঘরের দলের প্রেসিং তীব্রতা—যা আমি PPDA দিয়ে মাপি—১.৪ ইউনিট খারাপ হয়।

এই সংখ্যাটি নিয়ে অনেকেই ভুল সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন। তাঁরা বলেছেন, দর্শক থাকলে খেলোয়াড় বেশি অনুপ্রাণিত হয়। কিন্তু সংখ্যাটি যদি তাই বলত, তাহলে প্রতিপক্ষের পারফরম্যান্সের কোনো পরিবর্তন দেখা যেত না। বাস্তবে যা দেখা গেল, তা হলো রেফারির সিদ্ধান্তে পার্থক্য—ফাঁকা স্টেডিয়ামে ঘরের দলের পক্ষে পেনাল্টি ও কার্ডের বাঁটোয়ারা কমে যায়। অর্থাৎ প্রভাবটি খেলোয়াড়ের মস্তিষ্কে নয়, রেফারির মস্তিষ্কে। আমি ঘরের সুবিধাকে চিনতে শিখেছি তাকে হারিয়ে যেতে দেখে—কারণ যেদিন ভিড় চলে গেল, সেদিন বোঝা গেল সুবিধাটি কাঠামোর মধ্যে ছিল না, ছিল কোলাহলের মধ্যে।

এই শিক্ষাটি বাংলাদেশ ও পাকিস্তানের ক্রিকেটে সরাসরি প্রযোজ্য। এশিয়া কাপ ২০১৮-র ম্যাচগুলো যখন সংযুক্ত আরব আমিরাতে হয়েছিল, তখন ঘরের সুবিধা কাগজে-কলমে ছিল, বাস্তবে ছিল না—কারণ দর্শক ছিলেন না। কোভিড-পরবর্তী ঘরোয়া টুর্নামেন্টগুলোর ক্ষেত্রেও একই কথা। যেসব বিশ্লেষক 'ঘরের মাঠে এই দল অপরাজিত' ধরনের বাক্য ব্যবহার করেন, তাঁদের প্রথম প্রশ্ন করা উচিত: কত দর্শক উপস্থিত ছিলেন, এবং সেই সংখ্যা কীভাবে রেকর্ড করা হয়েছে?

চতুর্থ ভিত্তি: ফাঁকা ঘর পূরণ করার একটি বাজার আছে, আর সেই বাজারটি সংবাদমাধ্যম। আমাদের পেশায় একটি অলিখিত চাপ কাজ করে—ম্যাচ শেষ হওয়ার দুই ঘণ্টার মধ্যে একটি মতামত দিতে হবে। ওই দুই ঘণ্টায় বল-বাই-বল ডেটা প্রায়ই আসে না। ফলে বিশ্লেষক দুটি পথ বেছে নেন: হয় তিনি অপেক্ষা করেন এবং দেরিতে লেখেন, নয়তো তিনি তিন-চারটি দৃশ্যমান ঘটনা থেকে একটি বড় গল্প তৈরি করেন। দ্বিতীয় পথটি বেশি জনপ্রিয়, কারণ গল্প দ্রুত ছড়ায়।

আমি নিজে এই ফাঁদে পড়েছি। ২০২১ সালে ইউরো কাপে ইতালির প্রেসিং নিয়ে কাজ করার সময় আমি PPDA ৮.২ এবং জর্জিনিয়োর প্রতি ৯০ ওভারে ১২.৪ প্রোগ্রেসিভ পাস হিসাব করেছিলাম। সংখ্যাগুলো ঠিক ছিল। ভুল ছিল আমার ব্যাখ্যায়—আমি প্রথমে লিখেছিলাম ইতালি 'আক্রমণ করতে চায়'। পরে ড্যাশবোর্ডের ট্রিগার-লগ দেখে বুঝলাম, তাঁরা বল হারানোর পরের ছয় সেকেন্ডে চাপ দেন, এবং সেই চাপ আসলে প্রতিপক্ষকে ভুল পাসে বাধ্য করার একটি সমন্বিত সময়সূচি। প্রেসিং তীব্রতা নয়; প্রেসিং হলো সমন্বিত ঝুঁকির একটি সময়সূচি। এই একটি বাক্যের পার্থক্য একটি সম্পূর্ণ কোচিং-সিদ্ধান্ত বদলে দেয়।

পঞ্চম ভিত্তি: একটি ভুল সংখ্যা কখনো একা থাকে না—সে ক্লোন হয়ে ছড়ায়। ধরুন, কোনো এক ফাঁকা ফাইলে কেউ একজন ব্যাটসম্যানের 'ডেথ ওভারে স্ট্রাইক রেট ১৮০' লিখে ফেললেন, যেখানে প্রকৃত সংখ্যা ১৪২। প্রথম দিন সেটি একটি টুইট। দ্বিতীয় দিন সেটি একটি সংবাদ শিরোনাম। তৃতীয় দিন সেটি ফ্যান্টাসি লিগের দাম নির্ধারণে ঢুকে যায়। ষষ্ঠ মাসে সেটি একটি আলোচনা-অনুষ্ঠানে 'পরিসংখ্যান' হিসেবে উদ্ধৃত হয়। ফাঁকা ঘরটি একবার ভরাট হলে সেটি আর ফাঁকা থাকে না; সেটি ইতিহাস হয়ে যায়।

এই কারণেই আমি মনে করি, ক্রিকেটে সবচেয়ে বড় প্রযুক্তিগত অগ্রগতি কোনো নতুন মেট্রিক নয়—ডেটা অভিধান। কোন কলামের অর্থ কী, কোন সময়সীমা ধরা হয়েছে, কোন ফরম্যাট, কোন ভেন্যু, কীভাবে মিসিং ভ্যালু চিহ্নিত হয়েছে—এই চারটি প্রশ্নের উত্তর প্রকাশ করা মানে পাঠককে যাচাই করার ক্ষমতা দেওয়া। যে প্রকাশক এটি দেন না, তিনি আসলে পাঠককে বিশ্বাস করতে বাধ্য করেন, যাচাই করতে দেন না।

আমরা এখানে একটি অস্বস্তিকর সত্যে পৌঁছাই। তথ্যের ঘাটতি কখনো প্রযুক্তির ঘাটতি নয়; এটি প্রণোদনার ঘাটতি। ক্লাব মাঠে স্কোরারের পাশে বসে কেউ বল-বাই-বল কোড করবেন না, কারণ এর জন্য কেউ টাকা দেয় না, কেউ কৃতিত্ব দেয় না, এবং কেউ যাচাই করে না। যেখানে যাচাইয়ের খরচ শূন্য, সেখানে ভুলের খরচও শূন্য—ফলে ভুল বেড়ে যায়।

কিন্তু এখানেই আমার সবচেয়ে বড় দ্বিধা, এবং এখানেই তথাকথিত 'ডেটা-বিপ্লব'-এর বিরুদ্ধে আমার আপত্তি। সমাধান যদি আরও ডেটা হয়, তাহলে সমস্যাটি আরও বাড়বে। কারণ বেশি ডেটা মানে বেশি ফাঁকা ঘর, এবং বেশি ফাঁকা ঘর মানে বেশি সুযোগ—নিজের অনুমানটিকে 'মডেল' নাম দিয়ে প্রকাশ করার। আজ আমাদের দেশে ক্রিকেট বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় সংকট মডেলের অভাব নয়; সংকট হলো—যে কেউ নিজের ডেস্কে একটি হিসাব করে সেটিকে সত্য বলে ছাপিয়ে দিতে পারেন, এবং কেউ তাকে থামায় না।

তাই প্রশ্নটি দাঁড়ায়: আমরা কি তথ্য চাই, নাকি তথ্যের ছদ্মবেশে আত্মবিশ্বাস চাই? এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য আমাদের একটি পরীক্ষা দরকার, যা ভুল প্রমাণ করা যায়। আমার প্রস্তাব হলো এই—যদি বাংলাদেশের ঘরোয়া ক্রিকেটের প্রকাশিত স্কোরকার্ডে খেলোয়াড়ের আইডি, ফরম্যাট লেবেল এবং মিসিং ভ্যালুর স্পষ্ট চিহ্ন যোগ করা হয়, তাহলে পরবর্তী দুই মৌসুমে 'অজ্ঞাত খেলোয়াড়' বা দ্বৈত-পরিচয়ের সংখ্যা অর্ধেকে নেমে আসবে। যদি না নামে, তাহলে স্বীকার করতে হবে সমস্যাটি কাঠামোর নয়, আমাদের নিজেদের অভ্যাসের।

আমার নোটবুকে একটি পাতায় আজও একটি ফাঁকা সারি আছে—২০১৭ সালের একটি ম্যাচ, যেখানে আমি জানি ২৩টি রান হয়েছে, কিন্তু জানি না কে মারল। আমি সেটি কখনো পূরণ করিনি। প্রতিবার রিপোর্ট লেখার সময় ওই ফাঁকা সারিটি আমাকে মনে করিয়ে দেয়, আমি কতটা জানি না। এটি দুর্বলতা নয়; এটি পদ্ধতি।

এখন যে দিকে তাকানো দরকার, তা হলো সরবরাহ-শৃঙ্খলের নিচের প্রান্ত। যতদিন ঘরোয়া মাঠে বল-বাই-বল কোডিং স্বেচ্ছাসেবার ভিত্তিতে চলবে, ততদিন উপরের সব বিশ্লেষণ—জাতীয় দলের নির্বাচন, ফ্র্যাঞ্চাইজির নিলাম-মূল্য, সম্প্রচার প্যাকেজের বর্ণনা—একটি দুর্বল ভিত্তির উপর দাঁড়িয়ে থাকবে। যে সংখ্যা ক্লাব মাঠে তৈরি হয় না, সেটি টেস্ট ম্যাচের ধারে-বাজারে হঠাৎ করে জন্ম নেয় না।

পরের মৌসুমে আমাদের দেখার বিষয় তিনটি। প্রথমত, ঘরোয়া টুর্নামেন্টের প্রকাশিত স্কোরকার্ডে ফরম্যাট ও ভেন্যু লেবেল স্থায়ী হলো কি না। দ্বিতীয়ত, একই খেলোয়াড়ের নামের বানান একাধিক প্ল্যাটফর্মে একই হলো কি না। তৃতীয়ত, কোনো বিশ্লেষক তাঁর দাবির সঙ্গে ডেটা অভিধান প্রকাশ করছেন কি না। এই তিনটি ঘটলে ক্রিকেট সাংবাদিকতা আরও সৎ হবে, যদিও আরও ধীর হবে।

আর যদি না ঘটে? তাহলে আমাদের একটি অস্বস্তিকর সম্ভাবনা মেনে নিতে হবে: আমরা যাকে 'বিশ্লেষণ' বলি, তার একটি বড় অংশ আসলে ফাঁকা ঘর ভরাট করার শিল্প। এবং সেই শিল্পে যিনি সবচেয়ে দক্ষ, তিনি সবচেয়ে বেশি জানেন না—তিনি শুধু সবচেয়ে দ্রুত বলেন।