খালি ডেটা ফাইলের পাঠ: ক্রিকেট বিশ্লেষণে কী ঘটে যখন স্টেজ-১ নথি নিঃশব্দে ব্যর্থ হয়

আমি ডেটা ফাইলটা খুলেছিলাম সংখ্যার আশায়, কিন্তু হাতে এল একটা খালি পাতা।

গত সপ্তাহে একটা ক্রিকেট বিশ্লেষণ প্যাকেজ আমার ডেস্কে এল, যেটা নিয়ম অনুযায়ী স্টেজ-১ ধাপে তৈরি হওয়ার কথা ছিল। টেমপ্লেটের কাঠামো পুরোপুরি ঠিক ছিল — শিরোনামের ঘর, তথ্য-বিন্দুর তালিকা, মূল দৃষ্টিভঙ্গির চারটি উপ-বিভাগ, সূত্রের মান, সময়-সংবেদনশীলতার মূল্যায়ন। কিন্তু প্রতিটি ঘর ছিল ফাঁকা অথবা লেখা ছিল এন/এ। তথ্য-বিন্দুর সংখ্যা শূন্য। নিবন্ধের শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, দল নেই, খেলোয়াড় নেই, ফরম্যাট নেই। শুধু একটা সূত্র টিকে ছিল — ডোমেইন লেবেল, যেখানে লেখা ছিল এশিয়া-কেন্দ্রিক ক্রিকেট, যা কনফিগার করা সাধারণ ক্রিকেট শ্রেণিবিন্যাসের সাথেও মিলছিল না।

আমি গত এগারো বছরে অনেক স্কোরকার্ড ঘেঁটেছি, অনেক ম্যাচের বল-বাই-বল ডেটা টেনেছি, কিন্তু এর আগে এমন একটা নথি পাইনি যেখানে বিশ্লেষণের জন্য সবকিছু তৈরি, অথচ বিশ্লেষণ করার মতো কিছুই নেই। এটা কোনো ক্রিকেট সংকট নয়, এটা একটা পাইপলাইন সংকট। আর ঠিক এখানেই আসল গল্পটা লুকিয়ে আছে।

২০১৭ সালে আইকন পার্কে প্রথম এএফএলডব্লিউ ম্যাচে আমি গিয়েছিলাম মাত্র আঠারো বছরে, প্রথম বর্ষের পরিসংখ্যানের ছাত্র। কার্লটন বনাম কোলিংউড, চব্বিশ হাজার পাঁচশো আটষট্টি দর্শক, ডার্সি ভেসিও একাই চার গোল করেছিলেন। সেদিন স্টেডিয়াম থেকে ফিরে আমি লিগের পিডিএফ স্কোরকার্ড স্ক্র্যাপ করেছিলাম, ফরওয়ার্ড-ফিফটির এন্ট্রি আর ইনসাইড-ফিফটির একটা সরল মডেল বানিয়েছিলাম। সেই ব্লগ আটচল্লিশ ঘণ্টায় দুই হাজার তিনশো পাঠ পেয়েছিল।

কিন্তু ওই সাফল্যের একটা শিক্ষা আমি আজ পর্যন্ত বহন করি: কোনো বিশ্লেষণ তখনই মূল্যবান হয় যখন তার পেছনে যাচাইযোগ্য কাঁচামাল থাকে। আমার মডেলটা কাজ করেছিল কারণ পিডিএফে প্রতিটি ইনসাইড-ফিফটির সংখ্যা লেখা ছিল। আজকের এই নথিতে সেই সংখ্যাগুলোই নেই।

এই ব্যর্থতার ধরনটা চেনা। ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে চৌষট্টি ম্যাচে মোট একশো উনসত্তর গোল হয়েছিল, যার তিয়াত্তরটি এসেছিল সেট-পিস থেকে। আমি তখন মেলবোর্নের একটা স্ট্যাটস মিটআপে বসে ভাবছিলাম, কেন উইমেন্স সুপার লিগের দলগুলো একই সেট-পিস প্যাটার্ন ব্যবহার করছে না। বারোটি ক্লাবকে কোল্ড-ইমেইল করেছিলাম এক হাজার দুইশো শব্দের একটা বিশ্লেষণ দিয়ে। উত্তর এসেছিল মাত্র একটা — ম্যানচেস্টার সিটি উইমেনের বিশ্লেষক, যিনি তিন মৌসুমের সেট-পিস ডেটা পাঠিয়েছিলেন, যাতে ছিল আটচল্লিশটি কর্নার রুটিন।

সেই অভিজ্ঞতা আমাকে শিখিয়েছিল, ভালো বিশ্লেষণ মানে ভালো অনুমান নয় — ভালো বিশ্লেষণ মানে সঠিক কাঁচামালের ওপর সঠিক প্রশ্ন। যখন কাঁচামালই নেই, তখন সবচেয়ে সৎ উত্তর হলো স্বীকার করা যে উত্তর দেওয়া সম্ভব নয়।

এই নথির সবচেয়ে বড় ঝুঁকি ক্রিকেট-সংক্রান্ত নয়, বরং পাঠ-সংক্রান্ত: একজন তাড়াহুড়ো করা পাঠক শিরোনামগুলো দেখে ধরে নিতে পারেন যে বিশ্লেষণ হয়েছে এবং কিছু গুরুত্বপূর্ণ পাওয়া যায়নি। আসলে বিশ্লেষণ হয়নি, কারণ হওয়া সম্ভব ছিল না। এই পার্থক্যটাই এখানে সবচেয়ে জরুরি।

ভাবুন তো, একজন ক্রিকেট সমালোচক যদি এই নথিটা পড়ে সিদ্ধান্তে পৌঁছান যে নিবন্ধে নতুন কিছু ছিল না, তাহলে তিনি ভুল সিদ্ধান্ত নেবেন। কারণ নিবন্ধটা কখনো পড়াই হয়নি। পাইপলাইনের উৎসধাপে ফেচ বা পার্স ব্যর্থ হয়েছে — সম্ভবত পেওয়াল, সম্ভবত খালি বডি, সম্ভবত ভুল করে ক্রিকেট-বহির্ভূত পাতা ট্যাগ করা হয়েছে।

আমার অভিজ্ঞতায় এই ধরনের নিঃশব্দ ব্যর্থতা সবচেয়ে বিপজ্জনক। ২০২০ সালে করোনাভাইরাসের কারণে এএফএলডব্লিউ মৌসুম ছয় রাউন্ড পর বাতিল হয়েছিল, কোনো প্রিমিয়ারশিপ দেওয়া হয়নি। আমার একটা বইয়ের প্রকল্প তখন ভেঙে পড়েছিল। আমি এক সপ্তাহের মধ্যে দিক বদলে চৌদ্দ জন মহিলা অ্যাথলেটের সাক্ষাৎকার নিয়েছিলাম — এএফএলডব্লিউ, ডব্লিউ-লিগ আর ডব্লিউএনবিএল থেকে — খালি স্টেডিয়ামে খেলার অভিজ্ঞতা নিয়ে। একজন ডব্লিউ-লিগ খেলোয়াড় বলেছিলেন, সেই নীরবতা ছিল কিকঅফের মুহূর্তে নিজের হৃৎস্পন্দন শোনার মতো।

সেই প্রকল্প থেকে আমি একটা অভ্যাস গড়ে তুলেছি: কোনো তথ্য না পেলে অনুমান করব না, বরং ঘাটতিটা স্পষ্ট করে লিখব। এই নথিটা বিশ্লেষণ করতে গিয়ে আমি ঠিক সেই নীতিটাই অনুসরণ করেছি।

এখন প্রশ্ন হলো, এই ব্যর্থতা থেকে কী শেখা যায়। প্রথমত, টেমপ্লেটের বিস্তারিত কাঠামো নিজেই একটা ফাঁদ। আটটি মাত্রার প্রতিটি বিভাগে এত সুন্দর উপ-সারণি আছে যে কেউ চাইলে ভুয়া স্ট্রাইক রেট, ভুয়া নিলামের দাম, ভুয়া র‍্যাঙ্কিং বসিয়ে দিতে পারেন এবং নথিটা বিশ্বাসযোগ্য দেখাবে। এই ঝুঁকিটা বাস্তব এবং বড়।

দ্বিতীয়ত, শ্রেণিবিন্যাসের অসঙ্গতি একটা ইঙ্গিত। কনফিগার করা লেবেল ছিল সাধারণ ক্রিকেট, কিন্তু হাতে এসেছে এশিয়া-কেন্দ্রিক উপ-ট্যাগ। এই মিলহীনতা হয়তো এই ব্যর্থতারই কারণ, অথবা ভবিষ্যতে আরও নথি ভুল পথে পাঠানোর কারণ হতে পারে।

তৃতীয়ত, সবচেয়ে সস্তা সমাধানটা হলো একটা যাচাই-গেট। শূন্য তথ্য-বিন্দু বা ফাঁকা শিরোনামযুক্ত কোনো নথি যেন পরবর্তী ধাপে ঢুকতেই না পারে। এটা বুদ্ধিমত্তার সমস্যা নয়, এটা ডেটা-সরবরাহের সমস্যা, এবং এটা মেরামত করা সহজ।

আমি জানি এটা ক্রিকেট নিয়ে লেখা কোনো রোমাঞ্চকর প্রতিবেদন নয়। কিন্তু আমার কাছে ক্রিকেট লেখালেখির একটা বড় অংশ হলো এটাই — সংখ্যাগুলোকে বিশ্বাস করার আগে জিজ্ঞেস করা, সংখ্যাগুলো আসলে কোথা থেকে এল। স্যাম কারারের মুভমেন্ট নিয়ে চার হাজার দুইশো শব্দের যে লেখাটা আমি টোকিও অলিম্পিকের পর লিখেছিলাম, সেটা এগারো হাজার বার শেয়ার হয়েছিল। সেই লেখার ভিত্তি ছিল ছয় ম্যাচের ছয় গোল, প্রতিটা গোলের পজিশনাল ডেটা, এবং পাঁচজন মানুষের সাক্ষাৎকার যাঁরা তাঁকে চিনতেন। কোনো একটা অংশ বাদ দিলে লেখাটা দাঁড়াত না।

এই নথিটার সমস্যা হলো এর সব অংশই বাদ।

তবুও এখানে একটা সুযোগ আছে। ব্যর্থতার ধরনটা স্পষ্ট, তাই সংশোধনও স্পষ্ট। যদি মূল নিবন্ধটি পুনরুদ্ধার করা যায় এবং এশিয়া-কেন্দ্রিক পরিধিটা সত্যি হয়, তাহলে সবচেয়ে ফলপ্রসূ বিশ্লেষণ হবে দুটি জায়গায় — দক্ষিণ এশিয়ার বাজারে আবেগের তীব্রতা, এবং বোর্ড-স্তরের রাজনীতি ও প্রশাসন। কারণ এশীয় ক্রিকেটে কভারেজ প্রায়ই ফলাফলের চেয়ে অনুভূতি আর ক্ষমতার সমীকরণে বেশি চলে।

একটা কথা মনে রাখতে হবে। কোনো নথিতে দুর্নীতির ইঙ্গিত না থাকা মানে দুর্নীতির ঝুঁকি নেই — এটা নয়। এটা শুধু মানে ডেটা নেই। পেশাদার বিশ্লেষণে এই পার্থক্যটা মৌলিক।

আমি এখনো সেই ফাঁকা ফাইলটা খোলা রেখেছি। এটা আমার ডেস্কে একটা অনুস্মারক হিসেবে আছে — যে বিশ্লেষণের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা সবসময় সঠিক উত্তর দেওয়া নয়, বরং কখন উত্তর দেওয়া যাবে না সেটা চিনতে পারা। ক্রিকেটের সংখ্যাগুলো যত আকর্ষণীয়ই হোক, সংখ্যা ছাড়া বিশ্লেষণ শুধু শব্দ। আর শব্দের পেছনে যদি কোনো নাম না থাকে, সেটা শুধুই কোলাহল।