যে ডেটা কিছুই বলে না: ক্রিকেট অ্যানালিটিক্সের খালি পাতা আর চোখের পরীক্ষার হাসি

গত সপ্তাহে আমার ডেস্কে একটা বিশ্লেষণী প্রতিবেদন এল, যার প্রতিটি ঘর জুড়ে ছিল একটাই বাক্য — "পর্যাপ্ত তথ্য নেই, মূল্যায়ন করা সম্ভব নয়।" খেলোয়াড়ের নাম নেই, দলের নাম নেই, স্কোর নেই, এমনকি কোন ফরম্যাটে খেলা হচ্ছে সেটুকুও নেই। শুধু একটা লেবেল ঝুলে আছে: "ক্রিকেট_এশিয়া"। আটটা অধ্যায়ের বিশাল এক কাঠামো, টেবিলের পর টেবিল, অথচ ভরাট করা হয়নি একটাও ঘর। আমি একটা লম্বা ক্রিকেট-বিশ্লেষণ খুঁজতে গিয়েছিলাম — হাতে ফিরল শুধু শূন্য। অথচ এই খালি প্রতিবেদনটাই, অদ্ভুতভাবে, আজকের ক্রিকেট-অ্যানালিটিক্স নিয়ে আমার সবচেয়ে বড় সন্দেহটাকে ফুটিয়ে তুলল।

কারণ কাঠামোটা চেনা। অধ্যায়, উপ-অধ্যায়, ডেটা টেবিল, ঝুঁকির ম্যাট্রিক্স, ভবিষ্যদ্বাণীর তিনটা দৃশ্যকল্প — গঠন নিখুঁত। ঘাটতি শুধু একটাই জায়গায়: তথ্যে। আর ঠিক এখানেই আজকের ক্রিকেট ডেটা-বিপ্লবের আসল ফাটলটা লুকিয়ে আছে। আমাদের অভাব কাঠামোর নয়, তথ্যেরও নয় — কাঠামো আর বাস্তবতার মধ্যে সেতুর।

এশিয়ার ক্রিকেটে বিশ্লেষণ এসেছে ভীষণ জোরে। আইপিএর "ম্যাচ-আপ" ডেটা, ইমপ্যাক্ট-প্লেয়ার স্কোর, "এক্সপেক্টেড" সবকিছু, ফ্যান্টাসি লিগের দাম, বোলিং-কম্বিনেশনের ম্যাপ — সর্বত্র সংখ্যার রাজত্ব। মূলধারার ধারণা সোজা: যে দল বেশি ডেটা ব্যবহার করে, সে দল বেশি ম্যাচ জেতে। টেলিভিশনের গ্রাফিক্সে ভরে যায় পর্দা, কমেন্ট্রি বক্সে "প্রসেস" শব্দটা ঢুকে পড়ে প্রতি ওভারে। আমি বহু বছর ধরে এশিয়ার ক্রিকেট দেখছি — মাঠে, স্ক্রিনে, আর নোটবুকে — এবং আমার দেখা অন্য একটা কথা বলে।

আমার সন্দেহটা নতুন নয়। ২০১৭ সালে, ব্রিসবেনে বসে, আমি অস্ট্রেলিয়ার এ-লিগ নিয়ে একটা লম্বা লেখা লিখেছিলাম। ব্রিসবেন রোরের ৪২ পয়েন্ট ছিল, কিন্তু তাদের প্রত্যাশিত পয়েন্ট ছিল মাত্র ৩৬.৮। জেমি ম্যাকলারেন ১৯ গোল করেছিলেন, অথচ তাঁর প্রত্যাশিত গোল ছিল ১৪.৭। সংখ্যাগুলো বলছিল, চতুর্থ স্থানটা নিছক ভাগ্য। আমি লিখেছিলাম সেটাই। লেখাটা ১ লাখ ৮০ হাজার বার পড়া হয়েছিল, ২ হাজার ৩০০টা মন্তব্য এসেছিল। সেই একই পদ্ধতি পরে আমি ক্রিকেটে টেনেছি — ন্যারেটিভ আর সংখ্যার ফাঁক খুঁজতে।

সেই ফাঁক আজ এশিয়ার ক্রিকেটে সবচেয়ে বড়। আমার তিনটা আপত্তি আছে এই তথাকথিত বিপ্লব নিয়ে, আর তিনটাই ছোট লিগ আর ছোট সিরিজে আরও তীব্র।

প্রথম আপত্তি — ফরম্যাট মেশানো। একটা খেলোয়াড়ের টেস্ট গড়, ওয়ানডে স্ট্রাইক-রেট আর টি-টোয়েন্টির প্রভাব — তিনটাকে এক টেবিলে বসিয়ে একটা "সামগ্রিক রেটিং" বানানো হয়। অথচ খেলাটাই আলাদা। টেস্টে ধৈর্য দরকার, টি-টোয়েন্টিতে ঝুঁকি। যে খেলোয়াড় লাল বলে দারুণ, সাদা বলে তিনি প্রায় অন্য মানুষ। সাকিব আল হাসানের টেস্ট বোলিং আর টি-টোয়েন্টি বোলিং এক জিনিস নয়; মুশফিকুর রহিমের ওয়ানডে মেজাজ আর টেস্ট মেজাজও এক নয়। ফরম্যাট না মিলিয়ে বিশ্লেষণ করলে সংখ্যা মিথ্যা বলে না, সংখ্যা অসম্পূর্ণ সত্য বলে — আর অসম্পূর্ণ সত্য মিথ্যার চেয়েও বিপজ্জনক, কারণ সে বিশ্বাসযোগ্য।

দ্বিতীয় আপত্তি — নমুনার আকার। টি-টোয়েন্টি ক্রিকেট মূলত বিশৃঙ্খলা। একটা সিরিজ পাঁচ ম্যাচ, কখনো তিন ম্যাচ। দুই-তিনটা ইনিংসে কোনো প্যাটার্ন থাকে না, থাকে কেবল কাকতাল। অথচ এই তিন ম্যাচের ওপর ভর করে তৈরি হয় "ফর্ম" গল্প, আর সেই গল্পের ওপর দাম ওঠে নিলামে। ছোট নমুনা নিয়ে বড় দাবি করা আমাদের পুরনো অভ্যাস। ২০২১ সালের সেপ্টেম্বরে বাংলাদেশ যখন নিউজিল্যান্ডের বিরুদ্ধে ঘরের মাঠে ঐতিহাসিক টি-টোয়েন্টি সিরিজ জিতল, আমি তখন কমেন্ট্রি বক্সে ছিলাম। সেই সিরিজ থেকে "বাংলাদেশ এখন নিউজিল্যান্ডের চেয়ে ভালো দল" — এই সিদ্ধান্ত টেনে নেওয়া হতো, যদি ডেটার ফাঁদে পড়া যেত। কিন্তু পাঁচ ম্যাচের সিরিজ কোনো ধারাবাহিকতার প্রমাণ নয়।

তৃতীয় আপত্তি — ঘরের মাঠ আর টসের ছলনা। ঘরের পিচে স্পিনারদের অর্থ অন্যরকম। ঢাকার স্লো পিচে যে বোলার নায়ক, পার্থের বাউন্সি পিচে তিনি সাধারণ। টস, শিশির, ডিএলএস — এসবের প্রভাব সংখ্যায় ধরা পড়ে না, অথচ ফলাফল বদলে দেয়। যে মডেল হোম-গ্রাউন্ড সুবিধা আর ভাগ্যকে আলাদা করতে পারে না, সেটা বিশ্লেষণ নয়, সেটা শুধু সাজানো তথ্য।

ফুটবলে "বল দখল" এর সেরা উদাহরণ। দল ৬০ শতাংশ বল ধরে রাখে, কিন্তু পাস যায় পাশে আর পেছনে — বড় কোনো সুযোগ তৈরি হয় না। ক্রিকেটে ঠিক তেমনই "ডট-বল শতাংশ" বা "বাউন্ডারি শতাংশ" — সংখ্যা বাড়ে, ম্যাচের গতিপথ বদলায় না। দূরত্ব দৌড়ানো বা স্প্রিন্টের সংখ্যাও একই ফাঁদ: উদ্দেশ্যহীন দৌড়ও সুন্দর পরিসংখ্যান তৈরি করে। সংখ্যা কখনো কখনো পরিশ্রম দেখায়, কখনো কখনো শুধু ছবি।

আর তখনই আমার ডেস্কে ফিরে আসে সেই খালি প্রতিবেদনটা — আটটা অধ্যায়, একটাও তথ্য নেই। কাঠামো নিখুঁত, বিষয়বস্তু শূন্য। এটাই আজকের অনেক ক্রিকেট-বিশ্লেষণের আসল চেহারা: চমৎকার ছাঁচ, কিন্তু ভেতরে কিছু নেই। "ক্রিকেট_এশিয়া" লেবেলটা যেন সেই শূন্যতার প্রতীক — বিশাল পরিসর, অথচ ধরার মতো কিছু নেই।

তবু আমি এখানে চোখের পরীক্ষার পক্ষে দাঁড়াতে চাই না। কারণ চোখও মিথ্যা বলে, আর রীতিমতো। ২০১৮ সালে আমি ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলাম, জার্মানি গ্রুপ পর্ব পেরোবে না। মেক্সিকোর কাছে ১-০ হারের পর লিখেছিলাম, তাদের ২০১৪ সালের শিরোপা ছিল ব্যতিক্রম। আমি চেয়েছিলাম জার্মানি আমাকে ভুল প্রমাণ করুক। গ্রুপ পর্ব থেকে তাদের বিদায় বরং আমাকে সঠিক প্রমাণ করল। কিন্তু সেই সাফল্য আমাকে অহংকারী করেনি — কারণ আমি জানি, একই সংখ্যা দিয়ে আরেকবার ভুলও হতে পারত। সংখ্যা যত জোরে চিৎকার করত, চোখের পুরনো পরীক্ষা তত জোরে হাসত — আর উল্টোটা, চোখ যত আত্মবিশ্বাসী হতো, সংখ্যা তত ঠোঁট বাঁকাত। দুই পক্ষই অতিরিক্ত দাবি করে।

তাই আমার নিয়ম সরল। যেকোনো দাবির জন্য কমপক্ষে দুইটা স্বাধীন সূত্র লাগবে, আর একটা বিরোধী উদাহরণ লাগবে। যদি সংখ্যা বলে দল ভালো, আমি খুঁজব সেই ম্যাচ, যেখানে দল খারাপ ছিল। যদি চোখ বলে খেলোয়াড় শেষ, আমি দেখব তার সাম্প্রতিক পরিসংখ্যান। এই দুই সূত্রের টানাপোড়েনই আসল বিশ্লেষণ, একতরফা সিদ্ধান্ত নয়।

এশিয়ার ক্রিকেট এখন যেখানে দাঁড়িয়ে, সেখানে প্রশ্নটা "ডেটা লাগবে কি না" নয়। প্রশ্নটা হলো: ডেটা কী কাজে লাগছে? যদি বিশ্লেষণ কেবল পর্দার গ্রাফিক্সে থামে, যদি নমুনার আকার আর ফরম্যাটের পার্থক্য না মানে, তাহলে সেটা জ্ঞান নয় — সেটা শুধু শোরগোল।

আমার ভবিষ্যদ্বাণী স্পষ্ট। পরের দুই বছরে এশিয়ার একটা বড় টি-টোয়েন্টি লিগে কমপক্ষে একটা দল নিলামে সবচেয়ে বেশি দাম দেবে একটা "ইমপ্যাক্ট স্কোর" দেখে, আর সেই খেলোয়াড় সিজনের অর্ধেক ম্যাচে ব্যর্থ হবেন। তখন সেই দলের সমর্থকরা জিজ্ঞেস করবে, সংখ্যা এত ভালো ছিল, ফল খারাপ হলো কেন? উত্তরটা আজও একই থাকবে — কারণ সংখ্যা পরিস্থিতি জানে না, আর চোখ পরিস্থিতি ভুলে যায়। যে বিশ্লেষণ দুইটাকে মেলাতে পারে, সেই-ই জেতে। বাকিরা খালি কাঠামো নিয়ে পর্দা সাজায়।