যে প্রতিবেদনে আটচল্লিশটি ঘর খালি ছিল: ক্রিকেট বিশ্লেষণের নীরব সংকট

রিপোর্টটা ইনবক্সে ঢুকল সকাল সাতটা সাত মিনিটে। শিরোনামের ঘরে লেখা—N/A। সূত্রের ঘরে—N/A। তথ্যবিন্দুর তালিকা—সম্পূর্ণ খালি। আমি স্ক্রল করতে থাকলাম, আর আটচল্লিশটা ঘর একই বাক্য ফিরিয়ে দিল: “যথেষ্ট তথ্য নেই।”

আমি সারা জীবন খালি স্কোরকার্ড দেখেছি। বৃষ্টিতে ভেসে যাওয়া ম্যাচ, পরিত্যক্ত ইনিংস, সেই সব ওভার যেগুলো কখনো শেষ হয়নি। কিন্তু এই কাগজটা আলাদা। এটা কোনো ম্যাচের খালি স্কোরকার্ড ছিল না। এটা ছিল এমন একটা কাগজ, যেটা খালি থেকেও নিজেকে বিশ্লেষণ বলে চালিয়ে দিতে চাইছিল।

অদ্ভুততা নীরবতা ছিল না। অদ্ভুততা ছিল আকার।

খালি ডেটার একটা আকার থাকে। প্রতিটি “N/A” যদি একই সারিতে বসে, একই ভাষায় লেখা হয়, একই দৈর্ঘ্যে শ্বাস নেয়—তাহলে সেটা আর দৈব নয়। সেটা একটা নকশা। আর এই নকশাটাই আজকের ক্রিকেট বিশ্লেষণের সবচেয়ে কম আলোচিত ঝুঁকি। বিষয়টা কোনো একক ম্যাচের গল্প নয়, কোনো একক খেলোয়াড়ের ফর্ম নয়। বিষয়টা হলো সেই ব্যবস্থা, যা ম্যাচের গল্প বলার আগেই নিজে ভেঙে পড়ছে—অথচ ভাঙার শব্দটা কেউ শুনতে পাচ্ছে না।

বিশ বছর আগে ক্রিকেটের ডেটা মানে ছিল রান, উইকেট আর ওভার—এই তিন স্তম্ভ। আজ একটা টি-টোয়েন্টি ম্যাচ থেকে দুই হাজারের বেশি ডেটা পয়েন্ট বেরিয়ে আসে: বলের গতি, লাইন-লেংথ, সুইং কোণ, ব্যাটারের পায়ের অবস্থান, ফিল্ডারের ছায়া, এমনকি বাতাসের আর্দ্রতাও। এই বিপুল তথ্যভান্ডার সামলাতে সংবাদ ও বিশ্লেষণ জগতে এসেছে দুই স্তরের পদ্ধতি। প্রথম স্তর নিবন্ধ থেকে তথ্যবিন্দু টেনে বের করে—কোন দল, কোন খেলোয়াড়, কোন সংখ্যা, কোন তারিখ, কোন উৎস। দ্বিতীয় স্তর সেই তথ্যবিন্দু নিয়ে আটটি মাত্রায় বিশ্লেষণ করে—ফরম্যাট, খেলোয়াড়, দল, লিগ, নিয়মনীতি, ঝুঁকি, জনমত এবং শিল্পের সংক্রমণ।

এশিয়ার ক্রিকেট বাজারে এই পদ্ধতির চাপ সবচেয়ে বেশি। কারণ এখানে দর্শক সংখ্যা বিপুল, প্রত্যাশা তীব্র, আর একটা ম্যাচের ফলাফল নিয়ে লেখা হয় হাজার হাজার শিরোনাম। টি-টোয়েন্টি লিগ, ওয়ানডে সিরিজ, টেস্ট চ্যাম্পিয়নশিপ—সব মিলিয়ে সারা বছর ডেটার বন্যা বইতে থাকে। বন্যায় সবচেয়ে সহজ কাজটা হলো যা আছে তা নিয়েই গল্প বানানো, আর যা নেই তা চুপচাপ এড়িয়ে যাওয়া। কিন্তু এড়িয়ে যাওয়া আর স্বীকার করা এক জিনিস নয়।

পদ্ধতিটা ভালো। আমি নিজে ২০১৭ সালে এই ধাঁচেই কাজ করেছি, যখন ভারত ফিফা অনূর্ধ্ব-১৭ বিশ্বকাপ আয়োজন করছিল। তখন সাতান্ন বছর বয়সে আমি একটা বেঙ্গালুরুভিত্তিক ক্লাবের জন্য চুপচাপ স্প্রেডশিট বানাচ্ছিলাম, আর হঠাৎ পেলাম একটা আনুষ্ঠানিক পরিচয়—ডেটা কনসালট্যান্ট। সেই টুর্নামেন্টের বাহান্নটি ম্যাচ আমি হাতে হাতে টুকে নিয়েছিলাম—প্রতিটি দলের এক্সজি, পিপিডিএ, কভার করা দূরত্ব। চল্লিশ পাতার একটা অভ্যন্তরীণ রিপোর্ট বানিয়েছিলাম, যেখানে দেখিয়েছিলাম সফল দলগুলো শেষ তৃতীয়াংশে গড়ে ৯.৫-এর নিচে পিপিডিএ রাখছিল। বেশিরভাগ ক্লাব সেটা পড়েনি। দুটো পড়েছিল।

কিন্তু সেই কাজটায় একটা শৃঙ্খলা আমি শিখেছিলাম: প্রমাণ ছাড়া কোনো বাক্য লিখব না। আর আজ যখন দেখি একটা সম্পূর্ণ রিপোর্ট আটচল্লিশটা ঘরে “যথেষ্ট তথ্য নেই” লিখে জমা পড়ছে, তখন বুঝি—সমস্যাটা বিশ্লেষণের ব্যর্থতা নয়। সমস্যাটা তার চেয়ে বড়, এবং সেটা অনেক বেশি চেনা।

সত্যিটা হলো, একটা খালি রিপোর্ট কখনোই নিরপেক্ষ থাকে না। সে হয় সৎ থাকে, নয় ভয়ংকর। আর পার্থক্যটা তৈরি হয় একটা প্রশ্নে: খালি ঘরগুলো কী স্বীকার করা হয়েছে, নাকি লুকিয়ে ফেলা হয়েছে?

আমি এটা বোঝার আগেই লিখে রেখেছিলাম। ২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপে আমি একটা সম্প্রচার সংস্থার পেছনে বসে ম্যাচ ধরে ধরে খাতা রাখছিলাম। পন্ডিতরা ফ্রান্সের সৌন্দর্য নিয়ে কথা বলছিলেন। আমার খাতায় অন্য ছবি। ফাইনালে ফ্রান্স নব্বই মিনিটে জমা করেছিল মাত্র ১.৮ এক্সজি, আর হজম করেছিল ০.৬ এক্সজি।

ফ্রান্স বল জেতেনি, জায়গা জিতেছিল।

আরও একটা সংখ্যা আমার খাতায় ছিল: নকআউট পর্বে ফ্রান্সের আক্রমণের ৪১ শতাংশ এসেছিল আন্তোয়ান গ্রিজম্যানের সেট-পিস থেকে, খোলা খেলা থেকে নয়। যদি আমি খোলা খেলার তথ্য না পেতাম, আমি লিখতাম না—“খোলা খেলায় ফ্রান্স দুর্বল।” আমি লিখতাম—“খোলা খেলার তথ্য অসম্পূর্ণ।” এই দুই লেখার মধ্যে আকাশ-পাতাল ফারাক। বল শিরোনাম। জায়গা হলো গল্প। আর খালি জায়গার গল্পটাই সবচেয়ে সৎ গল্প।

এখানেই আসে আসল বিপদটা। একটা সৎ “তথ্য নেই” আর একটা মিথ্যা “শূন্য” দেখতে প্রায় একই রকম। কিন্তু বিশ্লেষণে তারা দুটো আলাদা বিশ্ব। প্রথমটা পাঠককে সতর্ক করে, দ্বিতীয়টা পাঠককে বিভ্রান্ত করে। আর পাইপলাইনে যদি একটা স্বয়ংক্রিয় নিয়ম থাকে—“খালি ঘর মানে শূন্য”—তাহলে সিস্টেমটা নীরবে মিথ্যা তৈরি করতে শুরু করে, কোনো এলার্ম ছাড়াই।

একটা উদাহরণ নিই। ধরা যাক, একটা ম্যাচের একটা দলের পিপিডিএর তথ্য পাওয়া গেল না। সৎ পদ্ধতি বলে—পিপিডিএ: তথ্য নেই। অসৎ পদ্ধতি চুপচাপ লিখে দেয়—পিপিডিএ: ১০.০, কারণ ১০.০-এর কাছাকাছি সংখ্যা প্রায় সব ম্যাচেই দেখা যায়, তাই সন্দেহ হবে না। পাঠকের চোখে দুটো রিপোর্ট দেখতে একই। কিন্তু একটা সত্যি, একটা জাল। আর জালটা যদি মাসের পর মাস চলতে থাকে, পাঠক আর কোনো দিন আসল আর নকলের পার্থক্য বুঝতে পারেন না।

আমি এটা দেখেছি ২০২০ সালে। যখন মহামারির কারণে ফুটবল খালি স্টেডিয়ামে ফিরল, তখন আমি ষাট বছরের, বেঙ্গালুরু থেকে দূর থেকে কাজ করছি। পাঁচ মৌসুমের আইএসএল ও ইউরোপীয় ডেটা চিরে দেখলাম, আর এমন একটা জিনিস পেলাম যা কেউ মাপেনি: ভিড় ছাড়া হোম অ্যাডভান্টেজ ০.৪২ গোল প্রতি ম্যাচ থেকে নেমে এসেছে ০.১১-তে। ছয় হাজার শব্দের একটা মেমো লিখলাম—গর্জন প্রায় এক-তৃতীয়াংশ গোলের সমান, আর ২০২০-এর আগের ডেটায় প্রশিক্ষিত যেকোনো মডেল এখন ভাঙা।

খালি স্টেডিয়ামও স্টেডিয়াম। কিন্তু খালি স্টেডিয়ামের ডেটা আর ভরা স্টেডিয়ামের ডেটা এক নয়। যে বিশ্লেষক এই পার্থক্য টুকে রাখেন না, তাঁর মডেল ভুল উত্তর দেয়—নীরবে, আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে, এবং সবার আগে।

এই কারণেই আমার নোটবুকের প্রতিটি পাতায় তারিখ থাকে। কোন সংখ্যা কোন সময়ের, কোন পরিস্থিতির, কোন নমুনার—সেটা না লিখলে সংখ্যা নিজেই একদিন মিথ্যা হয়ে যায়। নোটবুক স্মৃতি নয়। নোটবুক প্রমাণ।

ট্রান্সফার বাজারেও একই ব্যাপার। এখন অনূর্ধ্ব-পঞ্চাশ ম্যাচ খেলা একটা তরুণের জন্য একশো মিলিয়ন ইউরো চাওয়া হয়। অথচ তার ক্যারিয়ারের নমুনা এত ছোট যে একটা ভালো মাসেই তার মূল্য দ্বিগুণ দেখায়, একটা খারাপ মাসেই অর্ধেক। ছোট নমুনা মানে বড় ঝুঁকি—আর সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হলো সেই সংখ্যা, যার পেছনে কোনো প্রমাণ নেই, শুধু গল্প আছে।

এখন আসি সেই আপত্তিকর কথায়, যেটা বলতে অনেকে অস্বস্তি বোধ করেন। একটা খালি রিপোর্ট আসলে সিস্টেমের ব্যর্থতা নয়; এটা সিস্টেমের সততা। যে পাইপলাইন বলতে পারে “আমার কাছে তথ্য নেই”, সে অন্তত মিথ্যা বলছে না।

আসল বিপদ এর উল্টো দিকে। বিপদটা হলো সেই মুহূর্তে, যখন একটা সংস্থা খালি ইনপুট পেয়েও খালি হাতে ফিরতে রাজি হয় না। কারণ প্রতিটি পাইপলাইনের পেছনে একটা চাপ থাকে—প্রকাশের চাপ। পাঠক অপেক্ষা করেন, বিজ্ঞাপনদাতা অপেক্ষা করেন, সম্পাদক অপেক্ষা করেন। আর সেই অপেক্ষার মুখে সবচেয়ে সহজ কাজটা হলো খালি ঘরটা কোনো “যুক্তিসঙ্গত” সংখ্যা দিয়ে ভরে দেওয়া।

তখনই দুটো জিনিস ঘটে। কেউ ভুলে যায় যে সম্পর্ক মানে কারণ নয়—একটা দলের জয় আর একটা খেলোয়াড়ের স্ট্রাইক রেট একসঙ্গে বাড়লে সেটা প্রমাণ করে না যে একটি অন্যটার কারণ। আর ছোট নমুনার উপর বড় দাবি বসে যায়—এক ম্যাচের একটা ঝলক নিয়ে লেখা হয় “ফর্মে ফিরেছেন”, অথচ তিন ম্যাচের গড় হয়তো অন্য কথা বলে।

আমি ট্রান্সফার গুজবে বিশ্বাস করার আগে খাতা মিলিয়েছি। কাগজের হিসাব না মিললে গল্প যত সুন্দরই হোক, আমি সেটা লিখিনি। কারণ বিশ্লেষকের কাজ হলো সত্যি বলা, চমক দেওয়া নয়। আর সত্যি মাঝে মাঝে বিরক্তিকর—তাতে কোনো রোমাঞ্চ থাকে না, থাকে শুধু একটা শূন্য ঘর, যার পাশে সৎ করে লেখা: যথেষ্ট তথ্য নেই।

এই ব্যাপারটা দ্রুত বদলে যাওয়া খেলাগুলোতেও সত্যি। ই-স্পোর্টস প্যাচের পর প্যাচ নামায়, কৌশল সপ্তাহে বদলায়, ক্রিকেটের নিয়ম বছরে দুবার। কিন্তু দ্রুততা কখনো খাতার দায় থেকে মুক্তি দেয় না। যে খেলা যত দ্রুত ছোটে, সেখানে হিসাব মেলানোর প্রয়োজন তত বেশি—কারণ ভুল ধরার সময় তত কম।

এখানেই একটা সূক্ষ্ম কথা আছে। “তথ্য নেই” লেখা সহজ মনে হয়, কিন্তু সেটা টেকসই করতে সাহস লাগে। কারণ খালি রিপোর্ট পাঠককে দেয় না সেই সন্তুষ্টি, যা একটা পরিষ্কার উত্তর দেয়। তবুও আমার অভিজ্ঞতা বলে—দীর্ঘমেয়াদে পাঠক সৎ বিশ্লেষককেই ফিরে ফিরে পড়েন। কারণ একবার যদি আপনি খালি ঘর ভরে মিথ্যা লেখেন, পাঠক সেটা একদিন ধরেই ফেলেন। আর সেদিন আপনার পুরো আর্কাইভ সন্দেহের মুখে পড়ে।

তাহলে এবারের সংকেতটা কী? পরের মৌসুমে যখন কোনো ম্যাচ প্রিভিউ বা ট্রান্সফার বিশ্লেষণ পড়বেন, একটা ছোট পরীক্ষা করে দেখুন। লেখাটা কি কোনো সংখ্যার উৎস বলছে, নাকি শুধু সংখ্যাটা ছুঁড়ে দিচ্ছে? কোন তারিখের ডেটা, কত নমুনার ডেটা, কোন পরিস্থিতির ডেটা—এই তিন প্রশ্নের উত্তর না থাকলে সংখ্যাটা সাজসজ্জা, প্রমাণ নয়।

আর যদি কোনো বিশ্লেষণে দেখেন “যথেষ্ট তথ্য নেই” লেখা আছে—হয়তো সেটাই সেদিনের সবচেয়ে বিশ্বাসযোগ্য বাক্য।

কারণ আমার খাতায় আটচল্লিশটা খালি ঘর মানে আটচল্লিশটা ব্যর্থতা নয়। এটা একটা প্রশ্ন: আমরা কী সত্যিই জানতে চাই, নাকি শুধু জানার অনুভূতিটুকু চাই?