মিরপুরের নিজস্ব ভূত: বিপিএলের ফেজ-মডেল আর ডেটার খোলা খাতা

মিরপুরের নিজস্ব ভূত: বিপিএলের ফেজ-মডেল আর ডেটার খোলা খাতা

সংখ্যা দিয়ে শুরু করি, কারণ এই সংখ্যাটি আমার খাতায় বারবার ফিরে আসে। চলতি বিপিএলের নিয়মিত পর্বে গত তিন রাউন্ডে আটটি ইনিংস আমি বল ধরে ধরে লগ করেছি, যেখানে দল শেষ পাঁচ ওভারে ১৮০-এর উপরে স্ট্রাইক রেটে রান তুলেছে। একই আট ইনিংসের পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট একবারও ১৩৫ ছোঁয়নি। ঘোষণাকক্ষে এর নাম দেওয়া হয় "ডেথ-ওভার দক্ষতা"। আমার খাতায় ওই আট ইনিংসের পাঁচটিতেই ওভার ১৫-এ দলের হাতে ছয় বা তার বেশি উইকেট পড়ে ছিল।

আটটির মধ্যে চারটি তারা হেরেছে।

তাহলে প্রশ্নটা "কে ভালো ফিনিশার" নয়। প্রশ্নটা হলো—শেষ পাঁচ ওভারের রান কি আসলে আগের পনেরো ওভারের জমা? প্রতিটি ম্যাচে এই প্রশ্নটা নিয়ে আমি বসি, আর প্রতি রাউন্ডে উত্তরটা একটু করে বদলায়। এই লেখাটা সেই খাতা খোলার চেষ্টা: কীভাবে একটি ঘরোয়া ফেজ-মডেল দাঁড় করালাম, মডেলটা কোথায় টিকে গেল, কোথায় ভেঙে পড়ল, আর কোন জায়গায় আমি এখনো প্রমাণ করতে পারি না কিছুই।

শিশির, টস আর একটি অসম্পূর্ণ ডেটাসেট

মিরপুর শেরে বাংলা জাতীয় ক্রিকেট স্টেডিয়ামের রাতের ম্যাচ নিয়ে আলাদা করে ভাবতে হয়, কারণ এখানে পরিবেশটাই একটি ভেরিয়েবল। সন্ধ্যা ৭টা ২০-এ শুরু, দ্বিতীয় ইনিংস শেষ হয় রাত ১০টা পেরিয়ে। এই সময়ের মধ্যে শিশির পড়ে, বল ভিজে যায়, স্পিনারের গ্রিপ শিথিল হয়, এবং দ্বিতীয় ইনিংসে ব্যাট করা দল টেকনিক্যালি সুবিধা পায়—এটা দীর্ঘদিনের পর্যবেক্ষণ, আর আমার লগও তা-ই বলে।

সমস্যা হলো, এই পর্যবেক্ষণের পাশে দাঁড়ানোর মতো কোনো পাবলিক ডেটা আমাদের হাতে নেই। বিপিএলে হকআই ট্র্যাকিং সর্বজনীনভাবে খোলা নয়, ফিল্ডিং প্লেসমেন্ট ম্যাপ নেই, নেই বোলারের রিলিজ-পয়েন্ট ডেটা। ফলে ইউরোপের লিগে যে সূত্রে স্ক্রল করে আনবেন, সেসব এখানে কাজ করে না। এজন্যই ২০১৯ সাল থেকে আমি বল-বল হাতে লগ করছি—বোলার, লাইন, লেংথের মোটামুটি শ্রেণি, শটের ধরন, ফিল্ডার কোথায় ছিল, শিশির পড়েছে কি না, কোন ওভারে কত উইকেট পড়ে গেল। সংস্করণ দুই দশমিক এক পর্যন্ত পৌঁছাতে আমার কয়েক বছর লেগেছে, আর প্রতিটি সংস্করণে আগের ভুলের তালিকাও রেখে দিয়েছি। কারণ যেই ডেটাসেট তার নিজের ভুল লুকায়, সেটা আর ডেটাসেট থাকে না।

আমার প্রথম কাজটা ছিল ফুটবলে—একটি ঘরোয়া এক্সজি মডেল, কারণ বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের নিজের ভূত প্রাপ্য ছিল। ক্রিকেটে ঢোকার পর বুঝেছি সমস্যাটা একই: আন্তর্জাতিক বেঞ্চমার্ক ধার করা মানে স্থানীয় বাস্তবতার সাথে বেঞ্চমার্কের না মিলিয়ে টেবিল সাজানো। রান-রেট ৮ দশমিক ৫ মানে বাংলাদেশে একটা কথা, অস্ট্রেলিয়ায় আরেকটা—কারণ ভিন্ন পিচ, ভিন্ন আউটফিল্ডের গতি, ভিন্ন শিশির।

আরেকটি জিনিস আমি ভুলি না। ২০২০ সালের খালি স্টেডিয়াম ছিল সেই ল্যাবরেটরি, যেখানে হোম অ্যাডভান্টেজ প্রথমবার নিজের অভিনয় গুটিয়ে নিয়েছিল। ট্র্যাকিং করে দেখেছিলাম, ঘরের মাঠের সুবিধা কমে গিয়েছিল প্রায় অর্ধেকে, আর আগের চেয়ে বেশি দূরত্ব কভার করতে হচ্ছিল খেলোয়াড়দের—ভিড়ের চাপ না থাকলে ডিফেন্ডারের সিদ্ধান্ত নিতে বেশি সময় লাগে, ফলে কম দূরত্বে বেশি দৌড়। ক্রিকেটে ভিড় অন্যরকমভাবে কাজ করে: আওয়াজ ব্যাটারের কনসেন্ট্রেশন ভাঙে, কিন্তু ফিল্ডারকে আগে সরে যেতে সাহায্য করে না — বরং কখনো ক্যাচ ছাড়ার আগে শেষ মুহূর্তে হাত সরিয়ে নেওয়ার প্রবণতা বাড়ে। এই অনুমানটা আমার মডেলে ধরা পড়েছে, কিন্তু প্রমাণিত হয়নি।

ফেজ-মডেল: শেষ পাঁচ ওভার কীসের ফল

আমার মডেলটি তিন ভাগে ইনিংস ভাগ করে: পাওয়ারপ্লে এক থেকে ছয়, মধ্যভাগ সাত থেকে পনেরো, আর শেষাংশ ষোলো থেকে বিশ। প্রতিটি ফেজে আমি চারটি ভেরিয়েবল প্রধান ধরি—প্রতি ওভারে ডট বলের হার, প্রতি ওভারে বাউন্ডারির হার, স্ট্রাইক রোটেশন (এক ও দুই রান), এবং ওই ফেজে পড়ে যাওয়া উইকেটের সংখ্যা। এই চারটির বাইরে দুটি প্রেক্ষাপট ভেরিয়েবল যোগ করেছি: দ্বিতীয় ইনিংসের ক্ষেত্রে শিশির প্রক্সি, আর দলের সাম্প্রতিক ফর্ম প্রক্সি।

প্রথম রাউন্ডের ফলাফল আমার নিজের ধারণাকেই চ্যালেঞ্জ করেছিল। শেষ পাঁচ ওভারের স্ট্রাইক রেটের ভ্যারিয়েন্সের প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ ব্যাখ্যা করা যায় কেবল দুইটি ইনপুট দিয়ে: ওভার ১৫-এ কত উইকেট হাতে আছে, এবং ওই সময়ে কোনো সেট ব্যাটার ক্রিজে আছে কি না। এরপর যখন আমি "ফিনিশিং দক্ষতা" নামে আলাদা একটি ভেরিয়েবল যোগ করার চেষ্টা করি—প্রতিটি ব্যাটারের শেষ পাঁচ ওভারের ঐতিহাসিক স্ট্রাইক রেট—সেটি পরিসংখ্যানগতভাবে প্রায় কিছুই যোগ করেনি। অর্থাৎ, আমরা যাকে "ফিনিশিং ট্যালেন্ট" বলে ডাকি, তার বড় অংশটা আসলে একটি গাণিতিক ছায়া, যা উইকেট-হাতে আর সেট-ব্যাটার ভেরিয়েবল থেকেই জন্মে।

এখানেই লুকিয়ে আছে লিগের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কৌশলগত শিক্ষা। যেসব দল শেষ পাঁচ ওভারে ভয়ংকর দেখায়, তাদের বড় অংশ ওই পাঁচটি ওভারের অর্জন নয়—তা ওভার সাত থেকে পনেরোর সংযমের সুদ। যে দল মাঝের ওভারে উইকেট জমা রাখে, সে শেষে বড় খেলতে পারে; যে দল মাঝের ওভারে ঝুঁকি নিয়ে দ্রুত রান তোলে, তার শেষ পাঁচ ওভার উল্টো অসহায় দেখায়, কারণ ক্রিজে থাকে না কেউ।

মাঝের ওভারের ডট বল: আসল লিভার কোথায়

আমি যখন ফেজ-মডেলের ভেতরে ঢুকে দেখলাম, সবচেয়ে শক্তিশালী একক ভবিষ্যদ্বাণীকারী কোনটি, উত্তরটা প্রত্যাশার বাইরে ছিল। সেটি শেষ ওভারের বাউন্ডারি নয়, মাঝের ওভারের ডট বলের হার। যে দল ওভার সাত থেকে পনেরোর মধ্যে ডট বলের হার ৪২ শতাংশের নিচে নামিয়ে আনতে পারে, তার শেষ পাঁচ ওভারে স্ট্রাইক রেট প্রায় ধারাবাহিকভাবে ১৮০-এর উপরে ওঠে—গ্রুপের মান যাই হোক।

ব্যাখ্যাটা সহজ, কিন্তু এর ফলাফল অস্বস্তিকর। মাঝের ওভারে ডট বল মানে দুই ধরনের জিনিসের মিশ্রণ: কখনো ভালো বল, কখনো ব্যাটারের অক্ষমতা। কিন্তু স্কোরকার্ডে দুটো এক দেখায়। মডেলের কাজ এখানেই শেষ, এবং এখানেই সৎ থাকতে হয়। আমি আলাদা করে লগ রেখেছি—এই ডট বলগুলোয় কত শতাংশ ক্ষেত্রে বোলারের লেংথ ছিল ছয় মিটারের ভেতরে, আর কত শতাংশ ক্ষেত্রে ব্যাটার সুইপ বা রিভার্স সুইপ চেষ্টা করে ব্যর্থ হয়েছে। প্রায় ৬০ শতাংশ ডট বল এসেছে বোলারের ভালো বল থেকে, বাকিটা ব্যাটারের সিদ্ধান্তের ফল। এটা আমার নিজের শ্রেণিবিন্যাস, বিষয়ভিত্তিক, আর আমি এই সীমাবদ্ধতা টেবিলের নিচে লিখেই রাখি।

মিরপুরের হোম অ্যাডভান্টেজ: কতটা ঘরের, কতটা টসের

হোম অ্যাডভান্টেজ নিয়ে ক্রিকেটে যা বলা হয়, তার বড় অংশটা টসের সাথে মিশে থাকে। বিপিএলে শিশিরপ্রবণ রাতের ম্যাচে দ্বিতীয় ইনিংসে ব্যাট করা দল সুবিধা পায়; আর দ্বিতীয় ইনিংসে ব্যাট মানে প্রায়ই টসে হেরে ফিল্ডিংয়ে নামা। ফলে "ঘরের মাঠে জিতল" আর "দ্বিতীয়ে ব্যাট করে জিতল"—এই দুই বাক্যের মধ্যে পার্থক্য মাঝেমধ্যে শূন্য হয়ে যায়।

আমি তাই হোম অ্যাডভান্টেজের হিসাবটা দুটি স্তরে আলাদা করেছি: এক, স্বাগতিক ফ্র্যাঞ্চাইজির জয়ের হার; দুই, টসের ফলাফল ও শিশির প্রক্সিকে নিয়ন্ত্রণ করার পর অবশিষ্ট সুবিধা। খালি স্টেডিয়ামের পাঠ এখানে কাজে লাগে—ভিড়ের উপস্থিতি নিয়ন্ত্রণ করতে না পারলে ঘরের মাঠ আর নিষ্পত্তিহীন ভেরিয়েবলের পার্থক্য বোঝা যায় না। যেখানে মডেল শিশিরপ্রবণতার হিসাব যোগ করে, সেখানে স্বাগতিক দলের সুবিধা সংকুচিত হয়; যেখানে যোগ করে না, সেখানে সুবিধাটা ফুলে ওঠে। আমি বলছি না যে ঘরের মাঠের সুবিধা নেই। আমি বলছি, তার একটা বড় অংশ টস আর আবহাওয়ার হিসাব না মেলালে বোঝা যায় না।

খাতা খোলা রাখা মানে কী

আমার সংস্করণ দুই দশমিক একে প্রতিটি ম্যাচের প্রতিটি বল একটি আলাদা সারি। সারিটির সাথে থাকে টাইমস্ট্যাম্প, শ্রেণিবিন্যাসের মানদণ্ড, আর সেই সংস্করণে যা যা বদলেছে তার টীকা। এই গঠনটা আপনা-আপনিই ক্রমবর্ধমান—পুরনো সারিগুলো মুছে ফেলা যায় না, শুধু নতুন সংস্করণে সংশোধনের নোট যোগ হয়। ফুটবলের ম্যাচ রিপোর্ট লেখার সময় এই অভ্যাসটাই আমার সবচেয়ে বড় সম্পদ ছিল, কারণ কোনো দাবি নিয়ে প্রশ্ন উঠলে আমি টেবিলটা দেখাতে পারতাম, মুখে ব্যাখ্যা দিতে হতো না।

ফ্র্যাঞ্চাইজি ক্রিকেটে এই ধরনের খোলা খাতার প্রাসঙ্গিকতা আরও বেশি। কারণ লিগে টাকা, মালিকানা আর পারফরম্যান্স মূল্যায়ন—তিনটাই একসাথে চলে। কে কত টাকা পাবে, সেটি প্রায়ই ছয় থেকে দশ ম্যাচের ছোট নমুনার উপর নির্ভর করে। দুটি সাফল্য, তিনটি ব্যর্থতা—এরপরই একজন ব্যাটারকে "সংকটকালের খেলোয়াড়" বলা শুরু হয়। অথচ মডেল বলছে, ওই ছয় ম্যাচের মধ্যে উইকেট-হাতে আর সেট-ব্যাটারের ভাগ্য কতটা, সেটা আমি যোগ-বিয়োগ করে বের করে ফেলতে পারি। এই জায়গাতেই ক্রমবর্ধমান, অপরিবর্তনযোগ্য, সময়সহ লগ—একটি নিরীক্ষাযোগ্য ডেটা-খাতা—ক্রমশ প্রয়োজনীয় হয়ে পড়ে।

মডেল যা প্রমাণ করতে পারে না

এখন সেই অংশ, যা না লিখলে এই লেখা অসম্পূর্ণ হবে।

প্রথম কথা: সহসম্পর্ক আর কারণ এক জিনিস নয়। আমি দেখাচ্ছি যে উইকেট-হাতে আর শেষ পাঁচ ওভারের স্ট্রাইক রেট একসাথে চলে। আমি দেখাচ্ছি না যে উইকেট হাতে রাখা শেষ ওভারের রান তৈরি করে। ব্যাটার ক্রিজে পড়ে থাকলেও শেষ ওভারে সে পিচ করা ইয়র্কার খেলতে না পারলে কিছুই আসে না।

দ্বিতীয় কথা, আর এটি আরও সূক্ষ্ম: "সেট ব্যাটার" নিজেই একটি নির্বাচন-পক্ষপাত। যে ব্যাটার ওভার ১৫-এ ক্রিজে থাকে, সে সাধারণত ওই ম্যাচে সহজ বোলিং পেয়েছে, নয়তো ভালো ফর্মে ছিল—এভাবে বসে পড়লে হিসাবটা গোলমেলে হয়ে যায়। যে ব্যাটার মাঝের ওভারে চার বল খেলে আউট হয়েছে, তার নাম আর মডেলে ঢোকে না; অথচ বাস্তবে সে-ই ম্যাচটা অন্য দিকে ঘুরিয়ে দিতে পারত।

তৃতীয় কথা: শিশির। আমার প্রক্সি কেবল ম্যাচের শুরু, স্টেডিয়াম নাকি অন্য মাঠ, আর ওভার বিশের পরে বল স্পিনার হাতে কতটা লাফায়েছিল—এসবের মোটামুটি অনুমান। প্রকৃত আর্দ্রতা মাপার যন্ত্র আমার হাতে নেই। ফলে শিশিরের ভেরিয়েবলটা আর দ্বিতীয় ইনিংসের সুবিধার মধ্যে পার্থক্য করা কঠিন, কারণ দুটো প্রায় একসাথে নড়ে।

আর চতুর্থ কথা, যা আমি সবচেয়ে বেশি খেয়াল রাখি: রেসিডুয়াল, অর্থাৎ যে অংশটা মডেল ব্যাখ্যা করতে পারে না, সেখানে একটি গল্প লুকিয়ে থাকে। কোনো ইনিংসে ভবিষ্যদ্বাণী ছিল ১১২, বাস্তবে হয়েছে ১৫৮—এই ৪৬ রানের গল্পটা আমি ধীরে পড়ি। কখনো সেটা হয় একজন বোলারের এক ওভারে ব্যর্থতা, কখনো হয় একটি ভেজা গ্লাভস। মডেল ব্যর্থ হলে লাভটা মডেলের নয়, পাঠকের—কারণ তখনই একটা নতুন ফ্যাক্টর চোখে পড়ে।

পরের রাউন্ডে যা দেখব

পরের রাউন্ডের ম্যাচগুলোতে আমি তিনটি সিগন্যালে চোখ রাখব। এক, প্রতিটি দলের ওভার সাত থেকে পনেরোর ডট বলের হার—যদি কোনো দলের এই হার ৪২ শতাংশের উপরে থাকে, তবে তার শেষ পাঁচ ওভারের চেহারা ভালো দেখালেও ভিত্তিটা ফাঁপা, আর একটি পতন আসন্ন। দুই, টসে হেরে ফিল্ডিংয়ে নামা দলগুলো শিশিরে কতটা সুবিধা পায়, বিশেষ করে ওভার ছয়ের পর বলের স্পিন-স্পর্শ বদল কতটা হয়। তিন, ওভার ১৫-এ উইকেট হাতে থাকা সত্ত্বেও যারা হারে—তাদের লগে ওভার সতেরো থেকে বিশের ডট বলগুলো কোথায় খোয়া যায়।

একটি লিগ নিজের ভূত বানায় না, সেটা অন্যের কাছ থেকে ধার করলে পরে সেটা আর টেকে না। আমাদের নিজের খাতা থাকলে আলোচনাটা অন্তত সেই খাতার উপরে দাঁড়াবে—অনুমানের উপরে নয়।