ফাঁকা ঘরের লেজার: ক্রিকেট বিশ্লেষণে শূন্য ইনপুট কী শেখায়

বুধবার রাত এগারোটা। ইন্দিরানগরের মডেল-রুমে টেবিলের উপর একটাই বাতি জ্বলছে, তার নিচে ল্যাপটপের স্ক্রিন। দুই ধাপের পাইপলাইন শেষ হয়েছে মিনিট দশেক আগে। দ্বিতীয় ধাপের রিপোর্ট স্ক্রিনে ভেসে উঠল, আর আমি চায়ের কাপ নামিয়ে রাখলাম। শিরোনাম লেখা—নেই। সূত্র—নেই। নিবন্ধের ধরন—শ্রেণিবদ্ধ নয়। তথ্য-বিন্দুর তালিকা—ফাঁকা। জড়িত সত্তা—কেউ নেই। সময়-সংবেদনশীলতা—মূল্যায়ন হয়নি। সূত্রের গুণমান—নির্ণয় করা যায়নি।

স্ক্রিনের বাঁয়ে টেমপ্লেটটা ঝকঝক করছে। আটটা মাত্রা, প্রতিটা ঘর তৈরি, প্রতিটা সারি অপেক্ষারত। একটা লম্বা ফাঁকা ঘর যেন আমার দিকে তাকিয়ে বলছে—এখানে কিছু বসাও। একটা ম্যাচ। একটা নাম। দশমিক বিন্দু বসানো একটা সংখ্যা। এই মুহূর্তটাই আমার সবচেয়ে ভয়ের মুহূর্ত। কারণ আমি জানি, ফাঁকা ঘর সবসময় সত্যের চেয়ে সুন্দরভাবে পূরণ হয়।

আমি বাইশ বছর ধরে ক্রিকেট লেখা-গোনার কাজ করছি, তার আগে আরও সতেরো বছর শুধু পড়েছি আর খাতায় টুকে রেখেছি। এই সময়ে একটা জিনিস শিখেছি, যা কোনো মডেল আমাকে শেখায়নি—পাইপলাইন খালি ফিরলে যে মুহূর্তটা আসে, সেটাই আসল পরীক্ষা। তথ্য না থাকলে বিশ্লেষক কী করেন, সেটাই ঠিক করে দেয় তিনি কারিগর, না কারিগরের ছদ্মবেশে এক গল্প-বলিয়ে।

তিনটে ঘর, তিনটে শূন্য

রিপোর্টের উপরে তিনটে ঘর ছিল, আর তিনটেই শূন্য। প্রথমটায় লেখা, মূল নিবন্ধের শিরোনাম নেই। দ্বিতীয়টায়, সূত্র নেই। তৃতীয়টায়, ধরন চিহ্নিত হয়নি। এই তিনটে ঘর আসলে ক্রিকেট বিশ্লেষণের তিনটে ভিত্তি। শিরোনাম না থাকলে আপনি জানেন না এটা টেস্ট, ওয়ানডে, টি-টোয়েন্টি, নাকি দ্য হান্ড্রেডের কথা। সূত্র না থাকলে জানেন না সংখ্যাটা কোথা থেকে এসেছে, কে যাচাই করেছে, কত পুরনো। ধরন চিহ্নিত না হলে আপনি একটা ফরম্যাটের শিক্ষা আরেকটা ফরম্যাটে টেনে নিয়ে যাওয়ার ফাঁদে পড়েন—যেটা এই খেলার সবচেয়ে পুরনো আর সবচেয়ে বিপজ্জনক ভুল।

আমার ডেস্কে একটা পুরনো নিয়ম লেখা আছে কাগজে আটকানো: ফরম্যাট আলাদা করো, নইলে সংখ্যা তোমাকে ঠকাবে। টি-টোয়েন্টির পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট দিয়ে ওয়ানডের মাঝের ওভার বিচার করা যায় না, যেমন যায় না টেস্টের চতুর্থ ইনিংসের ডিক্লাইন দিয়ে টি-টোয়েন্টির ডেথ-ওভার ব্যাখ্যা। যেদিন ইনপুটে ফরম্যাটই থাকে না, সেদিন বিশ্লেষণের প্রথম কাজটা থামিয়ে দেওয়া—চালিয়ে যাওয়া নয়।

এখন কেউ বলতে পারেন, তাহলে টেমপ্লেটটা এত সুন্দর করে সাজানো কেন? উত্তরটা সহজ, আর একটু অস্বস্তিকর। টেমপ্লেট সাজানো থাকে তথ্য আসার আগেই, কারণ কাজের চাপ তথ্যের আগে আসে। সংবাদমাধ্যমের ডেডলাইন তথ্যের জন্য অপেক্ষা করে না। ক্লায়েন্ট রিপোর্ট চায় সন্ধ্যার আগে। সম্পাদক গোনেন শব্দসংখ্যা। এই চাপের মধ্যে একটা খালি ইনপুট হাতে এলে মানুষ দুটো কাজের একটাই করতে পারে—হয় ঘোষণা করে যে তথ্য নেই, নয়তো ঘরগুলো এমনভাবে ভরায় যেন কেউ ধরতে না পারে। আমি দ্বিতীয়টার শিকার হয়েছি একবার, অনেক বছর আগে, আর সেটার দাম শুনতে চাইলে আমার লেজার খুলতে হয়।

আমার লেজার

আমি প্রতিটি ভুল সংখ্যার লেজার রাখি। এটাই আমার সবচেয়ে সৎ শিক্ষক। এই লেজার কোনো কল্পিত ফাইল নয়, এটা একটা স্প্রেডশিট, তারিখ ধরে ধরে সাজানো। যেখানে আমার প্রতিটা ভুল পূর্বাভাসের পাশে লেখা থাকে কেন ভুল হয়েছিল। লেজারে একটা কলাম আছে—ইনপুটের গুণমান। আর সেই কলামে বারবার একটাই কারণ ফিরে আসে: সেই সময়ে আমার কাছে যে তথ্য ছিল, সেটা হয় অসম্পূর্ণ ছিল, নয়তো ভুল ছিল, নয়তো ছিল না বললেই চলে। তফাতটা এখানে—আমি তখন জানতাম না যে তথ্য নেই। এখন জানি, আর সেটাই সব বদলে দিয়েছে।

২০১৭ সালে, ছেচল্লিশ বছর বয়সে, পনেরো বছরের সংবাদ ডেস্কের কাজ ছেড়ে আমি ইন্দিরানগরের একটা বেটিং অ্যানালিটিক্স টিমে যোগ দিই। সেখানে আমি ২০১৬-১৭ মৌসুমের প্রিমিয়ার লিগের সব ৩৮০ ম্যাচ ধরে একটা PPDA-প্লাস-xG মডেল কোড করি। একটাই পুনরাবৃত্ত যোগসূত্র বেরিয়ে এল: যেসব দলের PPDA ষাট মিনিটের পরে ১১.০-র উপরে উঠত, তারা শেষ পনেরো মিনিটে ০.৪২ বেশি xG হজম করত। সেটাকে আমি লেট-কলাপ্স মার্কেট ফিল্টারে বদলে ফেললাম। ওই ফিল্টারে আমার প্রথম একশোটা লাইভ পজিশন ৬৮-৩২-এ ক্লোজ হলো।

কিন্তু এই গল্পের যে অংশটা কেউ লিখতে চায় না, সেটা হলো—ঐ মডেলটা কাজ করত, কারণ ইনপুট ডেটা প্রতিদিন ম্যাচের পর যাচাই হয়ে আসত। স্কোরকার্ড, মিনিট-বাই-মিনিট ইভেন্ট, মাঠের নাম, আবহাওয়া—সব কিছু ছিল। যে দিন ডেটা আসা বন্ধ হয়, সেই দিন মডেলটা নিছক একটা সাজানো টেবিল, যার কোনো ছায়া নেই, শুধু ফাঁকা ঘর।

কোড, তালিকা আর একটা খালি বাক্স

পাইপলাইনের প্রথম ধাপের কাজ সহজভাবে বলি। মূল নিবন্ধটা পড়া হয়, তারপর সেটা ভেঙে ছোট ছোট তথ্য-বিন্দুতে ভাগ করা হয়। প্রতিটা বিন্দু একটা পরমাণুর মতো—আলাদা করে চেনা যায়, উদ্ধৃত করা যায়, যাচাই করা যায়। এই বিন্দুগুলোই দ্বিতীয় ধাপের কাঁচামাল। দ্বিতীয় ধাপ আর কিছু করে না, শুধু এই বিন্দুগুলো নিয়ে আটটা মাত্রায় প্রশ্ন করে: ফরম্যাট কী, খেলোয়াড়ের সংখ্যা কী, দলের গঠন কী, লিগের বাণিজ্য কী, নিয়মনীতি কী, ঝুঁকি কী, জনমত কী, আর শিল্পে তার প্রভাব কী।

এই ধাপটাই খালি ফিরে এসেছিল। কারণ প্রথম ধাপ থেকে যা এসেছিল, তা শূন্য। একটা পরমাণুও নয়। এখন কল্পনা করুন—দ্বিতীয় ধাপের সামনে একটা সম্পূর্ণ টেবিল, আটটা মাত্রার প্রশ্ন তৈরি, আর হাতে শূন্য তথ্য। কী হয়?

দুটো রাস্তা খোলা থাকে। এক, ঘোষণা করা: তথ্য অপর্যাপ্ত, বিশ্লেষণ সম্ভব নয়। দুই, সেই শূন্যতার উপরে নিজের অনুমান চাপিয়ে দিয়ে ঘরগুলো ভরে দেওয়া। দ্বিতীয় রাস্তাটা অনেক মসৃণ। কারণ অনুমান করতে কোনো সূত্র লাগে না, কোনো তারিখ লাগে না, কোনো যাচাই লাগে না। শুধু আত্মবিশ্বাস লাগে, আর সেই জিনিসটা বাজারে সবচেয়ে সস্তা।

আমার এই লেখার পুরো পয়েন্ট এখানেই। একটা খালি ইনপুট আসলে একটা তথ্য। সেটা জানায়, পাইপলাইন ভেঙেছে, মূল নিবন্ধ ইনজেস্ট হয়নি, পার্সিং ব্যর্থ হয়েছে। এই খবরটা নিজেই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটা না জানলে আপনি ভুল জায়গায় ভুল সিদ্ধান্ত নেবেন। যে বিশ্লেষক খালি ঘরে সংখ্যা বসিয়ে দেন, তিনি আসলে তার পাঠককে সবচেয়ে বড় ক্ষতিটা দেন—একটা ভিত্তিহীন আত্মবিশ্বাস।

শূন্য ইনপুট কোনো শূন্যতা নয়; এটা একটা ফলাফল, এবং ফলাফলটার নাম হলো—যাচাই ব্যর্থ।

কেন বানানো সংখ্যা এত বিপজ্জনক

এখানে একটা কথা পরিষ্কার করা দরকার। আমি কখনো বলি না যে অনুমান খারাপ। অনুমান এই খেলারই অংশ। ক্রিকেটের ভবিষ্যৎ নিয়ে চিন্তা না করলে কৌশলই থাকে না। কিন্তু অনুমান আর বানানো সংখ্যার মধ্যে একটা সরু, স্পষ্ট দাগ আছে। অনুমান তার সীমা স্বীকার করে, বানানো সংখ্যা তার সীমা লুকায়।

ধরুন, একটা রিপোর্টে বলা হলো—অমুক দলের ডেথ-ওভার ইকোনমি ৯.৪, তাই সে দুর্বল। সংখ্যাটা দেখতে নির্ভরযোগ্য, দশমিক বিন্দুও আছে। কিন্তু কত ম্যাচের ভিত্তিতে? কোন ফরম্যাটে? কোন মাঠে? বৃষ্টি বা শিশিরের প্রভাব কতটা ছিল? বলের ব্র্যান্ড বা কন্ডিশন বদলেছে কি? এই প্রশ্নগুলোর উত্তর ছাড়া ৯.৪ সংখ্যাটা একটা গুজব, যার শেষে একটা দশমিক বিন্দু বসানো হয়েছে।

স্যাম্পল সাইজ ছাড়া একটা সংখ্যা শুধু দশমিক বিন্দু বসানো একটা গুজব।

আমার মডেল-রুমে একটা নিয়ম মেনে চলা হয়, যা প্রথম দিনেই বেঁধে দেওয়া হয়েছিল: কোনো সংখ্যা ঢোকে না তার স্যাম্পল সাইজ, তারিখ-পরিসর আর সূত্র ছাড়া। এই তিনটা জিনিস ছাড়া সংখ্যা ঢুকলে সেটা মডেলে বিষের মতো ছড়ায়, আর শেষে আউটপুটে যা আসে, তা একটা নির্ভরযোগ্য ভুল। আমার কাছে নির্ভরযোগ্য ভুলের চেয়ে অসম্পূর্ণ সত্যই ভালো।

এবার ফিরে আসি খালি ইনপুটের প্রশ্নে। এখানে তথ্য নেই, তাই স্যাম্পল সাইজও নেই, তারিখও নেই, সূত্রও নেই। নিয়ম অনুযায়ী এটা মডেলে ঢোকানোরই অযোগ্য। তাহলে এর বিশ্লেষণ কী? এর বিশ্লেষণ হলো—এটা একটা অ্যালার্ম, একটা সিস্টেমের সতর্কবার্তা, যা বলছে: আগে ডেটা ঠিক করো, তারপর বিশ্লেষণ চাও।

বাতি আর তার ছায়া

মডেল নিয়ে আমার একটা পুরনো বাক্য আছে, যা আমি বহুবার বলেছি। মডেল কোনো ভবিষ্যদ্বাণী নয়। এটা একটা বাতি, আর বাতির ছায়া থাকে। একটা ভালো মডেল চারপাশের একটা অংশ আলো করে, বাকিটা অন্ধকারে ফেলে দেয়। সমস্যা তখনই শুরু হয়, যখন কেউ বাতিটার আলোয় পড়া অংশটুকু দেখে পুরো ঘরটা দেখেছি বলে ভাবেন।

উইন-প্রোবেবিলিটি মডেল কী দেখায়, আর কী দেখায় না—সেটা আমার কাজের প্রিয় প্রশ্ন। এটা দেখায় ম্যাচের একটা নির্দিষ্ট মুহূর্তে কোন দল এগিয়ে। এটা দেখায় না ওই দলের ড্রেসিংরুমে কে কতটা ক্লান্ত, কার হাঁটু ব্যথা করছে, কার মনে কি চলছে। এটা দেখায় স্কোরকার্ডের গল্প, দেখায় না সেই গল্পের পিছনের লোকটার গল্প।

ডিএলএস পদ্ধতির বেলায়ও একই কথা। বৃষ্টিতে ওভার কাটলে সে একটা গাণিতিক সমাধান দেয়, কিন্তু সেই সমাধানের ভেতরে লুকানো থাকে এমন অনেক চলক, যেগুলো সে জানে না—দলের হাতে কত উইকেট ছিল তার তাৎপর্য, বোলিং আক্রমণের শক্তি, আর সেই মুহূর্তে কে ব্যাট করছিল। সংখ্যাটা সুন্দর, কিন্তু সুন্দর সংখ্যা আর সঠিক সিদ্ধান্ত এক জিনিস নয়।

এখন এই বাতির রূপকটাকে খালি ইনপুটের উপরে চাপাই। এখানে বাতিটাই জ্বলছে না। কোনো আলো নেই, কোনো ছায়াও নেই, শুধু একটা অন্ধকার ঘর, আর তার মধ্যে দাঁড়িয়ে একটা বিশ্লেষক, যিনি আলো জ্বালানোর বদলে দেয়ালে ছবি আঁকতে শুরু করেন। যেদিন আমি বুঝলাম, অন্ধকারে আঁকা ছবি সবচেয়ে সুন্দর দেখায়, সেদিন থেকে আমি অন্ধকার স্বীকার করা শিখলাম।

২০১৮ আর আমার সবচেয়ে দামি ভুল

২০১৮ সালের কথা বলি, কারণ সেটাই আমার লেজারের সবচেয়ে দামি পাতা। রাশিয়ার বিশ্বকাপের আগে আমি চুয়ষট্টি ম্যাচ ধরে একটা সম্পূর্ণ মডেল প্রকাশ করি। সেই মডেল ক্রোয়েশিয়াকে ফাইনালে পৌঁছানোর সম্ভাবনা দিয়েছিল ৩.২ শতাংশ। কারণটা ছিল পরিষ্কার—তাদের বাছাইপর্বের xG ছিল ম্যাচপ্রতি ১.৩১, আর মডেলটা সেই সংখ্যাটাকে অতিরিক্ত গুরুত্ব দিয়েছিল, অথচ পেনাল্টি-শুটআউট আর অতিরিক্ত সময়ের সহনশীলতাকে প্রায় গোনায় ধরেনি। ক্রোয়েশিয়া তবু ফাইনালে পৌঁছাল। আমি আউটরাইট পজিশনে ৪১ ইউনিট হারালাম। ফাইনালের পর এগারো দিন আমি মডেলটা নতুন করে গড়লাম—শুটআউটে গোলরক্ষকের সেভ ডেটা, অতিরিক্ত সময়ে বদলির ধরন, আর একটা সম্পূর্ণ প্রত্যাহার, যার সাথে ত্রুটির লগ সংযুক্ত ছিল।

এই গল্প আমি প্রতিবার বলি না, কারণ গল্পটা সব সমস্যার চাবি নয়। এর সীমাও আছে। ক্রোয়েশিয়ার পাঠটা শেখায় যে মডেল একটা চলক মিস করেছিল, কিন্তু এটা প্রমাণ করে না যে সব মডেল সবসময় ভুল। সীমাটা না বললে গল্পটা নিছক একটা আবেগের গল্প হয়ে যায়।

তবু ২০১৮ আমাকে একটা জিনিস শিখিয়েছিল, যা খালি ইনপুটের প্রশ্নে সরাসরি প্রযোজ্য। সেটা হলো—ভুল ধরার একমাত্র উপায় হলো ভুল স্বীকার করা, আর স্বীকার করার একমাত্র উপায় হলো খাতা রাখা। যে বিশ্লেষক খালি ঘরে সংখ্যা বসিয়ে দেন, তিনি তার নিজের ভুলও কখনো ধরতে পারবেন না, কারণ তার কাছে ধরা পড়ার কোনো খাতাই নেই।

আমি মডেলের চেয়ে ক্লোজিং লাইনকে বেশি বিশ্বাস করি। তার ভ্রম কম।

ভুল কোথায় হয়েছিল—একটা বাধ্যতামূলক অনুচ্ছেদ

আমার প্রতিটা লেখায় একটা অনুচ্ছেদ বাধ্যতামূলক, যার শিরোনাম—মডেল কোথায় ভুল ছিল। এই লেখাতেও সেটা থাকবে, কারণ এই লেখাটার ভুলটা কোনো সংখ্যায় নয়, পদ্ধতিতে।

প্রথম ধাপ শূন্য ফিরেছিল। এখানে প্রশ্ন হলো—আমি কেন শূন্য ইনপুটকে একটা ব্যর্থতা হিসেবে দেখতে চাই? কারণ আমার অভ্যাস বলে, একটা রিপোর্টের মূল্য তার তথ্যের পরিমাণে। যেখানে তথ্য কম, সেখানে রিপোর্ট কম দামি। এই অভ্যাসটাই আমার ভুল।

আসলে একটা শূন্য ইনপুটের নিজের একটা মূল্য আছে, যেটা আমি প্রথমে দেখিনি। সেটা হলো—এটা প্রমাণ করে পাইপলাইনের কোথায় ফাঁক। মূল নিবন্ধ ইনজেস্ট হয়নি, মানে ইনজেস্টের ধাপটা দুর্বল। পার্সিং ব্যর্থ হয়েছে, মানে পার্সারের নিয়ম পুনর্বিবেচনা দরকার। মেটাডেটা ধরা পড়েনি, মানে শিরোনাম-সূত্র-ধরন বাধ্যতামূলক ক্ষেত্র হিসেবে চিহ্নিত ছিল না। এই তিনটে শিক্ষা কোনো ম্যাচ বিশ্লেষণের চেয়ে কম দামি নয়। বরং এগুলো প্রতিটা ভবিষ্যৎ বিশ্লেষণকে বাঁচাবে।

প্রতিটা ভুল সংখ্যা একটা শিক্ষক; কিন্তু শূন্য সংখ্যাটা শিক্ষকদের শিক্ষক, কারণ সে সিস্টেমের দিকটা দেখায়।

আর দ্বিতীয় ভুলটা আরও সূক্ষ্ম। আমি প্রথমে ভেবেছিলাম, খালি ইনপুট মানে কিছুই করার নেই। এটাও ভুল। খালি ইনপুট মানে হলো—কিছু করার আছে, কিন্তু সেটা বিশ্লেষণ নয়, সেটা মেরামত। বিশ্লেষকের কাজ শুধু ম্যাচ পড়া নয়, তার নিজের যন্ত্রপাতি ঠিক রাখাও। যে বিশ্লেষক যন্ত্রপাতির দিকে তাকান না, তিনি একদিন হঠাৎ আবিষ্কার করেন, তার সুন্দর মডেলগুলো একটা ভাঙা পাইপের উপরে বসানো।

প্রলোভনের বাজার

এবার সেই দিকটায় যাই, যা এই লেখার আসল কারণ। আমার দীর্ঘ অভিজ্ঞতা বলে, শূন্যতার সবচেয়ে বড় বিপদটা প্রযুক্তিগত নয়, বাণিজ্যিক। যখন তথ্য থাকে না, তখন বাজার ঠিক সেই ফাঁকাটা ভরে দিতে আসে—গুজব দিয়ে।

আমরা এখন একটা ট্রান্সফার উইন্ডোর মধ্যে আছি। এই সময়ে প্রতিদিন কত নাম ছড়ায়, তার হিসাব রাখা মুশকিল। অমুক তারকা অমুক ক্লাবে যাচ্ছেন, এই কোচ ওই খেলোয়াড়কে চান, ওই এজেন্ট এই চুক্তি সেরে ফেলেছেন—খবরের স্রোত থামে না। কিন্তু এই স্রোতের কতটা যাচাই করা, আর কতটা শুধু একটা ফাঁকা ঘর সুন্দরভাবে ভরার চেষ্টা?

আমি বলব, বাজারের গোলমালের সবচেয়ে বড় উৎস হলেন প্লেয়ার এজেন্টরা। তাঁরা ফুটবল ও ক্রিকেটের সবচেয়ে অদৃশ্য খরচ। তাঁদের কাজই হলো গোলমাল তৈরি করা, কারণ গোলমালেই দাম ওঠে। একটা গুজব ছড়ালে যদি কারও দাম দশ শতাংশ বাড়ে, তাহলে সেই গুজবটা ছড়ানো লাভজনক। এই কারণেই ট্রান্সফার উইন্ডোতে তথ্য আর আওয়াজ আলাদা করা এত কঠিন।

এখানেই খালি ঘরের লেজার কাজে আসে। যে খবরে শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, তারিখ নেই—সেটা আমার কাছে খালি ঘর। চুক্তির অঙ্ক, রিলিজ ক্লজের গঠন, মজুরির হিসাব—এই তিনটে জিনিস ছাড়া ট্রান্সফারের কোনো খবর আমি গোনায় ধরি না। কারণ এই তিনটে জিনিস যাচাই করা যায়, আর গুজব যাচাই করা যায় না।

প্রতিটা ট্রান্সফার একটা সিস্টেমের উপরে বাজি, শুধু একটা খেলোয়াড়ের উপরে নয়।

হিটম্যাপের ছায়া

তথ্যের বাজারে আরেকটা ফাঁকা ঘর আছে, যেটা এখন ফ্যাশনে পরিণত হয়েছে—হিটম্যাপ। কেউ একটা রঙিন ছবি দেখাল, লাল-নীল দাগ ছড়ানো, আর পাঠক ভাবলেন বিশ্লেষণ হয়ে গেল। কিন্তু হিটম্যাপ আমার চোখে নতুন যুগের চা-পাতা পড়া।

কারণটা বলি। একটা হিটম্যাপ দেখায় খেলোয়াড় কোথায় ছিলেন। এটা দেখায় না তিনি কেন সেখানে ছিলেন। তিনি কি কোচের নির্দেশে সরে গিয়েছিলেন, নাকি নিজে থেকে দৌড়েছিলেন? তিনি কি বল ধরতে গিয়ে সরে গেলেন, নাকি সুযোগ তৈরি করতে? এই পার্থক্যটা না জানলে হিটম্যাপ একটা খেলোয়াড়ের আসল ভূমিকা ঢেকে দেয়, শুধু একটা রঙিন ছাপ রেখে যায়। আর আমার কাছে একটা রঙিন ছাপ, যা সিস্টেমের গল্প বলে না, সেটা তথ্য নয়—সেটা সাজসজ্জা।

এখন খেয়াল করুন, কীভাবে এই দুটো জিনিস—শূন্য ইনপুট আর রঙিন হিটম্যাপ—একই পরিবারের। দুটোই ফাঁকা জায়গা সুন্দরভাবে ভরার চেষ্টা। একটা সংখ্যা বানায়, আরেকটা ছবি বানায়। দুটোরই সমস্যা এক: স্যাম্পল নেই, প্রসঙ্গ নেই, সূত্র নেই।

খেলা নাকি অ্যাথলেটিক্স

আরেকটা বাণিজ্যিক ফাঁকা ঘরের কথা বলি, কারণ এটা এই আলোচনার সাথে জড়িত। আধুনিক ফুটবলে গেগেনপ্রেসিং নিয়ে আমার একটা স্পষ্ট মত আছে, যেটা ক্রিকেটেও ছায়া ফেলে। গেগেনপ্রেসিং যখন উঠে আসছিল, তখন সবাই ভেবেছিল এটা বুদ্ধির খেলা। কিন্তু আজকের দিনে দেখুন—মাঝারি মানের দলগুলো শুধু শারীরিক সক্ষমতা দিয়ে এই কৌশলটা ভেঙে ফেলেছে। অর্থাৎ এটা আর বুদ্ধির কৌশল নয়, এটা শারীরিক পরিশ্রমের প্রতিযোগিতা।

এই পরিবর্তনটা ক্রিকেটেও আসছে, টি-টোয়েন্টির ফিল্ডিং আর ডেথ-ওভার বোলিংয়ে। ক্রমশ কম গুরুত্ব পাচ্ছে কে কোথায় দাঁড়াবে, আর বেশি গুরুত্ব পাচ্ছে কে কত জোরে দৌড়াবে। এই প্রবণতা কী বোঝায়? এটা বোঝায়, তথ্যের একটা বড় অংশ এখন শারীরিক মেট্রিকে সরে যাচ্ছে, আর ট্যাকটিক্যাল বুদ্ধি ক্রমশ গৌণ। যে বিশ্লেষক শুধু ট্যাকটিক্যাল ছবি দেখে দল বাছেন, তিনি এই পরিবর্তনটা ধরতে পারবেন না, কারণ তার তথ্যসেটেই এই মেট্রিকটা ঢুকতেই দেওয়া হয় না।

এখানে একটা মজার তুলনা আছে, যেটা আমি অন্য খেলা থেকে ধার করি। ই-স্পোর্টস আমাকে শিখিয়েছে, প্যাচ নোটই সবচেয়ে সৎ ট্রান্সফার বাজার। কারণ একটা প্যাচ নোটে ঠিক লেখা থাকে কী বদলাল, কতটা বদলাল, কখন থেকে। ক্রিকেটে বা ফুটবলে এমন সৎ নোট কে দেয়? কেউ না। সবাই জানে বদল হচ্ছে, কেউ স্বীকার করে না কতটা। খালি ইনপুটের সমস্যাটা এই জায়গাতেও ফিরে আসে—কেউ যখন বলে 'দলটা এখন ফিট', তারা কত ম্যাচের ফিটনেস ডেটা দেখিয়ে বলছে, সেটা তারা দেখায় না।

স্যাম্পল সাইজের সততা

এবার একটু ভেতরের দিকে যাই, কারণ খালি ইনপুটের আসল পাঠ স্যাম্পল সাইজের সততার মধ্যে লুকানো।

আমি বাইশ বছর ধরে দেখছি, ছোট স্যাম্পল কীভাবে বড় সিদ্ধান্ত নষ্ট করে। দুটো ইনিংসের স্ট্রাইক রেট, তিনটা ম্যাচের অ্যাভারেজ, একটা সিরিজের বোলিং ফিগার—এই জিনিস দিয়ে মানুষ তারকা বানায়, আবার তারকাকে ফেলে দেয়। ক্রিকেটে একটা সত্য আছে, যা কোনো মডেল বদলাতে পারে না: একটা সিদ্ধান্ত যত বড়, তার পিছনে স্যাম্পলও তত বড় হওয়া দরকার। একটা ওয়ানডে দলে কাউকে নেওয়ার সিদ্ধান্ত, ছোট একটা টি-টোয়েন্টি সিরিজের ফর্ম দিয়ে নেওয়া যায় না।

আমার মডেলে আমি একটা নিয়ম মেনে চলি: কোনো সিদ্ধান্তের আগে স্যাম্পল সাইজ দেখো, তারপর সংখ্যা দেখো। কারণ সংখ্যা ছোট হলে সেটা ধোঁকা দেয়, আর ধোঁকাটা সবসময় সুন্দর হয়। একটা চার ম্যাচের ছোট সিরিজে গড় ৫২.০০ আসতে পারে, যা দেখতে দুর্দান্ত, কিন্তু সেই সংখ্যার পিছনে থাকে না কোনো স্থায়িত্ব।

একটা সংখ্যা যত সুন্দর, তত বেশি সন্দেহ করার দরকার—কারণ সুন্দর সংখ্যা প্রায়ই ছোট স্যাম্পলের লুকানো দরজা।

এখন এই নিয়মটা খালি ইনপুটের উপরে বসাই। খালি ইনপুট মানে স্যাম্পল সাইজ শূন্য। আর স্যাম্পল সাইজ শূন্য মানে বিশ্লেষণের কোনো অধিকার নেই। যে বিশ্লেষক শূন্য স্যাম্পলের উপরে একটা সংখ্যা বসান, তিনি শুধু ভুল করছেন না, তিনি তার পাঠকের আস্থা একটা সুন্দর মিথ্যার উপরে দাঁড় করাচ্ছেন।

জনমত আর বাস্তবের ফাঁক

আরেকটা দিক খেয়াল করার মতো। খালি ইনপুট শুধু প্রযুক্তির সমস্যা নয়, এটা জনমতের সমস্যাও। কারণ জনমত নিজেই একটা পাইপলাইন, যা প্রতিদিন ভরে ওঠে গুজব, রোমাঞ্চ আর আশা দিয়ে। ম্যাচের আগে যে ন্যারেটিভ তৈরি হয়—অমুক জিতবেই, ওমুক শেষ—সেই ন্যারেটিভ কতটা তথ্যের উপরে দাঁড়ানো, আর কতটা শুধু ফাঁকা ঘর সুন্দরভাবে ভরার ফল?

আমার অভিজ্ঞতা বলে, উন্মাদনা আর ভিত্তির মধ্যে ফাঁকটা সবচেয়ে বড় হয় ঠিক সেই মুহূর্তে, যখন সবাই একই কথা বলতে শুরু করে। যখন কোনো একটা দল নিয়ে সবাই একমত হয়, তখন আমার মনে হয় একটা লাল বাতি জ্বলে উঠছে। কারণ একটা সিদ্ধান্তে সবাই একমত হলে বাজারে তার দাম উঠে যায়, আর দাম উঠলে তার ভেতরের মূল্য হারিয়ে যায়।

এখানেই আমি ক্লোজিং লাইনের কথা বলি। আমি আমার নিজের বিশ্বাসের চেয়ে ক্লোজিং লাইনকে বেশি বিশ্বাস করি। কারণ আমার বিশ্বাসের সাথে আমার আবেগ জড়ানো, কিন্তু লাইনে হাজার হাজার মানুষের হিসাব জড়ানো। ক্লোজিং লাইনও ভুল হতে পারে, কিন্তু তার ভ্রম কম, কারণ তাকে রাতভর নিজেকে সংশোধন করতে হয়। জনমত সংশোধন করে না, সে শুধু গতি বাড়ায়।

এখন এই কথাটা খালি ইনপুটের সাথে জোড়া লাগান। একটা রিপোর্টে যখন তথ্য থাকে না, তখন পাঠকের জনমতই ভরাট করে দেয় ফাঁকা ঘরটা—তার নিজের আশা দিয়ে, তার নিজের পক্ষপাত দিয়ে। বিশ্লেষকের কাজ হলো সেই ভরাটটা আটকানো। কিন্তু যে বিশ্লেষক নিজেই সংখ্যা বানিয়ে ফাঁকা ঘর ভরান, তিনি সেই ভরাটটা আর আটকাতে পারেন না—তিনি তার অংশীদার হয়ে যান।

বাতি, ছায়া আর ইতিহাসের পুঁথি

আমি ক্রিকেটকে একটা লম্বা কাগজের পুঁথির মতো দেখি। প্রতিটা স্কোরকার্ড একটা পাতা, প্রতিটা ডিসমিসাল একটা লাইন, প্রতিটা নিলামের দাম একটা নোট। এই পুঁথির একটা বড় গুণ আছে—এটা মিথ্যা বলে না। স্কোরকার্ড কখনো বাড়ায় না, কমায় না। যা হয়েছে, তাই লেখা থাকে।

এই কারণেই আমার কাজের প্রথম নিয়ম হলো, ইতিহাসের পুঁথির উপর ভরসা করা, মডেলের উপরে নয়। মডেল পুঁথির একটা অনুবাদ, আর অনুবাদে সবসময় অনুবাদকের হাত থাকে। যেখানে পুঁথিই খালি, সেখানে অনুবাদকের কাজ কী? অনুবাদ করার কিছুই নেই। শুধু একটা কথা লেখা যায়—পুঁথি পাওয়া যায়নি।

আমার কাজের ধরন অনেকটা অডিটের মতো। প্রথমে একটা অনুমান দাঁড় করাই। তারপর স্যাম্পল বাছি। তারপর পরিস্থিতি ভাগ করি—হোম, অ্যাওয়ে, দিন, রাত, ডেউ, পাওয়ারপ্লে, ডেথ-ওভার। তারপর ভুলের লগ লিখি। শেষে একটা রায় দিই। এই রায় সবসময় একটা সীমা স্বীকার করে। খালি ইনপুটের ক্ষেত্রে রায়টা হলো—এই মুহূর্তে রায় দেওয়ার অধিকার নেই। এটা দুর্বল রায় নয়, এটা সৎ রায়।

মডেল ভবিষ্যদ্বাণী নয়; এটা একটা বাতি, আর বাতির ছায়া থাকে। আর যেখানে বাতিই নেই, সেখানে ছায়া খোঁজা নিছক অন্ধকারে ঘোরাফেরা।

হৃদয়, একটা তালিকাভুক্ত নয় এমন চলক

এই জায়গায় একটা কথা বলা দরকার, যা তথ্যের বাইরে, কিন্তু তথ্যের বিরুদ্ধে নয়। আমি হৃদয়, বিশ্বাস, ক্লান্তি, ভিড়ের চাপ—এই জিনিসগুলোকে গুরুত্ব দিই, কিন্তু রহস্যময় করে তুলি না। এগুলোকে আমি নাম দিই, খুঁজি, আর যতটা সম্ভব সীমানা টানি।

২০১৮ সালে ক্রোয়েশিয়া আমাকে শিখিয়েছিল, হৃদয় একটা তালিকাভুক্ত নয় এমন চলক। মডেল তা গোনে না, কিন্তু ম্যাচে তা কাজ করে। শুটআউটে গোলরক্ষকের সেভ, অতিরিক্ত সময়ে বদলি, শেষ মিনিটের দৌড়—এই জায়গাগুলোয় ওই চলকটা টের পাওয়া যায়। ক্রিকেটে এই চলকের দেখা মেলে ডেথ ওভারে, টুর্নামেন্টের ইতিহাসে, আর বাংলাদেশ-ভারতের ম্যাচে।

কিন্তু এই কথাটা বলার সাথে সাথেই একটা সতর্কতা জরুরি। হৃদয়কে যদি না মাপা যায়, তাহলে তাকে ব্যবহার করা যায় না ভবিষ্যদ্বাণীর উপকরণ হিসেবে। তাকে ব্যবহার করা যায় শুধু ব্যাখ্যা হিসেবে—ঘটনার পরে বোঝার জন্য, আগাম বলার জন্য নয়। যে বিশ্লেষক হৃদয়ের নামে ভবিষ্যদ্বাণী করেন, তিনি আসলে তথ্যের অভাব ঢাকতে হৃদয়ের নাম নিচ্ছেন। আর এটাই খালি ইনপুটের আরেকটা ছদ্মবেশ।

বাংলাদেশ আর ভারত—এক বাজারে দুটো বাস্তবতা

আরেকটা জিনিস খালি ইনপুটের প্রশ্নে প্রযোজ্য, আর সেটা হলো দুই বাজারের পার্থক্য। বাংলাদেশ আর ভারতের ক্রিকেট এক নয়, আর তাদের বিশ্লেষণও এক নয়। সম্পদ, সুযোগ, স্যাম্পল সাইজ, চাপের ধরন—সব আলাদা।

ভারতের বিশ্লেষণে স্যাম্পল অনেক বড়, কারণ ম্যাচ বেশি, ডেটা বেশি, কোচিং স্টাফ বেশি। বাংলাদেশের বিশ্লেষণে স্যাম্পল ছোট, কিন্তু প্রতিটা ম্যাচের চাপ অনেক বেশি, কারণ প্রতিটা জয় একটা ইতিহাস। এই পার্থক্য মাথায় না রাখলে আপনি এক বাজারের শিক্ষা আরেক বাজারে চাপিয়ে দেন, আর তখন ফাঁকা ঘর নিজে থেকে ভরে ওঠে ভুল অনুমানে।

আমার লেজারে এই ভুলটার একটা আলাদা কলাম আছে। বিদেশি লিগের ছোট স্যাম্পল ফর্ম বাংলাদেশের ঘরোয়া ক্রিকেটে প্রয়োগ করে আমি কতবার ঠকেছি, তার হিসাব রাখি। কারণ প্রসঙ্গ বদলালে স্যাম্পল সাইজের অর্থও বদলায়। যে সংখ্যা এক বাজারে নির্ভরযোগ্য, সে আরেক বাজারে শুধু একটা ইঙ্গিত।

তাহলে কী করব

এতক্ষণে প্রশ্ন আসতে পারে—খালি ইনপুট হাতে এলে বিশ্লেষকের ঠিক কী করা উচিত?

প্রথম কাজ, থামা। দ্বিতীয় কাজ, ঘোষণা করা। তৃতীয় কাজ, মেরামতের রাস্তা খোঁজা। এই তিনটে ধাপ কোনো পরাজয় নয়, এগুলোই আসল পেশাদারি। আমার কাজে আমি শিখেছি, একটা রিপোর্টে 'তথ্য অপর্যাপ্ত' লেখার সাহস থাকা, হাজার শব্দের ভিত্তিহীন বিশ্লেষণের চেয়ে অনেক বেশি মূল্যবান।

দ্বিতীয় কাজটা হলো, পাইপলাইনের দুর্বল জায়গাটা চিহ্নিত করা। খালি ইনপুট যেখানে ফিরল, ঠিক সেখানেই দুর্বলতা। মূল নিবন্ধ ইনজেস্ট হয়নি? তাহলে ইনজেস্ট ঠিক করো। পার্সিং ব্যর্থ? তাহলে পার্সারের নিয়ম বদলাও। মেটাডেটা নেই? তাহলে শিরোনাম, সূত্র আর ধরনকে বাধ্যতামূলক ক্ষেত্র বানাও। এই তিনটে কাজ কোনো ফাঁকা ঘর ভরার চেয়ে অনেক বেশি ফল দেয়।

তৃতীয় কাজটা হলো, সতর্কবার্তা চালু রাখা। একটা খালি ইনপুট একবার এলে সেটা দুর্ঘটনা। দুইবার এলে সেটা প্রবণতা। তিনবার এলে সেটা একটা সিস্টেমিক ব্যর্থতা, যা পুরো বিশ্লেষণের উপরে সন্দেহ আনে। আমার মডেল-রুমে এই সতর্কবার্তা চালু রাখা হয়, আর প্রতিটা বার্তা লেজারে লেখা হয়—কারণ একটা ভাঙা পাইপ নিজে থেকে সারায় না, তাকে সারাতে হয়।

লেজারে আরেকটা পাতা

এখন আমি আমার লেজারে আরেকটা পাতা যোগ করলাম। পাতাটার শিরোনাম—শূন্য ইনপুট, তারিখ আজ। সেখানে লিখে রাখলাম তিনটে শিক্ষা, আর একটা স্বীকারোক্তি।

স্বীকারোক্তিটা হলো, এই লেখা শুরু করার আগে আমার একটা ক্ষণিকের ইচ্ছে হয়েছিল—টেমপ্লেটের ফাঁকা ঘরগুলো একটা কল্পিত ম্যাচ দিয়ে ভরে দিই। কারণ ফাঁকা স্ক্রিনের চাপ অদ্ভুত, আর কল্পনার হাত অনেক দ্রুত। কিন্তু আমি থেমেছি, কারণ আমার লেজার আমাকে থামতে শিখিয়েছে। এই থামাটাই আজকের আসল খবর।

তিনটে শিক্ষা। এক, শূন্য ইনপুট নিজেই একটা তথ্য, সেটা সিস্টেমের ব্যর্থতা জানায়। দুই, বানানো সংখ্যা শুধু বিশ্লেষককে ঠকায় না, পাঠকের আস্থাও নষ্ট করে। তিন, প্রতিটা বড় সিদ্ধান্তের পিছনে একটা বড় স্যাম্পল দরকার, আর স্যাম্পল শূন্য হলে সিদ্ধান্তও শূন্য।

ভালো বিশ্লেষক সে নয়, যে সব প্রশ্নের উত্তর দেয়; ভালো বিশ্লেষক সে, যে জানে কোন প্রশ্নের উত্তর তার দেওয়ার অধিকার নেই।

সামনের দিকে

এখন আমার স্ক্রিনে টেমপ্লেটটা এখনো খোলা। ফাঁকা ঘরগুলো এখনো অপেক্ষা করছে, ঝকঝক করছে। কিন্তু এবার আমি জানি, এই ঘরগুলো ভরার দায়িত্ব আমার নয়। এই ঘরগুলো একটা আলাদা কাজের অপেক্ষায়—পাইপলাইন ঠিক করার কাজ, ডেটা ফেরানোর কাজ, আর যাচাইয়ের কাজ।

আমি একটা বার্তা রেখে যাই সেই সব বিশ্লেষকের জন্য, যাঁরা আজ রাতে একই খালি স্ক্রিনের দিকে তাকিয়ে আছেন। যখন তথ্য না থাকে, তখন সবচেয়ে সাহসী কাজটা হলো 'জানি না' বলা। কারণ ভুল সংখ্যার চেয়ে ভয়ংকর জিনিস একটাই—সুন্দরভাবে সাজানো একটা ভুল, যা কেউ ধরতে পারে না।

আর পরের বার যখন কোনো ম্যাচের আগে কোনো সংখ্যা দেখবেন, একটা প্রশ্ন করুন। এই সংখ্যার স্যাম্পল সাইজ কত? সূত্র কী? তারিখ কী? এই তিনটে প্রশ্নের উত্তর না পেলে সংখ্যাটা দূরে রাখুন, যতই সুন্দর দেখাক। কারণ ক্রিকেট ইতিহাসের পুঁথি কখনো মিথ্যা বলে না, কিন্তু মডেলের অনুবাদ কখনো কখনো বলে—আর খালি ঘর সবসময় সত্যের চেয়ে সুন্দরভাবে পূরণ হয়।