খালি কলামের হিসাব: ক্রিকেট অ্যানালিটিক্সের যাচাই-সংকট

গত মৌসুমে বিপিএলের দল গোছানোর সময় আমাদের স্কাউটিং ড্যাশবোর্ডে একটা কলাম খালি পড়ে ছিল। যে কলামটা দিয়ে আমরা একজন মিডল-অর্ডার ব্যাটারের তিন বছরের স্ট্রাইক-রেট প্রবণতা মাপি, সেটাই ফাঁকা—নমুনা এত ছোট যে নির্ভরযোগ্য সংখ্যা দাঁড় করানো যায়নি। ওপরে তিনজন পরিচিত নামের স্কাউটিং রিপোর্ট, নিচে আমার এক্সেল শিট, আর মাঝখানে একটা ফাঁকা ঘর। বোর্ড নামের দিকে ঝুঁকছিল, আমি সংখ্যার দিকে। অথচ যে সংখ্যাটা সবচেয়ে জরুরি ছিল, সেটাই অনুপস্থিত। চূড়ান্ত রিপোর্টের চেয়ে অনুপস্থিত কলামগুলো থেকেই আমি বেশি শিখেছি।

সেই রাত থেকে আমার একটা অভ্যাস দাঁড়িয়ে গেছে: কোনো ফাইল খোলার আগে আমি প্রথমে দেখি কোন ঘরগুলো খালি, আর কেন খালি। খালি ঘর কখনো নিরীহ নয়—সেটা হয় আমাদের অজ্ঞতার স্বীকারোক্তি, নয় আমাদের গাফিলতির প্রমাণ।

ক্রিকেট এখন আর শুধু বাইশ গজের গল্প নয়। আইপিএলের ২০২৩ থেকে ২০২৭ চক্রের মিডিয়া রাইট প্রায় ছয় দশমিক দুই বিলিয়ন ডলারে বিক্রি হয়েছে; কয়েকটি ফ্র্যাঞ্চাইজির মূল্যায়ন এক বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়েছে। এই টাকার জগতে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় ড্যাশবোর্ডে বসে। স্কাউটিং, অকশন, চুক্তি—সব জায়গায় এক্সেল আর ভিজ্যুয়ালাইজেশন ঢুকে পড়েছে।

বছরের পর বছর ম্যাচ দেখার অভিজ্ঞতা থেকে বলতে পারি, ক্রিকেট-ব্যবসার আসল ভাষা এখন সংখ্যা। একটা দলের ওয়েজ-টু-রেভিনিউ অনুপাত, একজন খেলোয়াড়ের কস্ট-পার-রান, একটা সিরিজের দর্শক-মনিটাইজেশন—এসব এখন ক্লাবের বোর্ডরুমে আলোচিত হয়, ঠিক যেমন একসময় শুধু ফর্ম নিয়ে আলোচনা হতো।

বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে ব্যাপারটা আরও জটিল। বিপিএলের মতো লিগে বাজেট ছোট, তাই একটা ভুল চুক্তির ধাক্কা ক্লাবের পুরো মৌসুম নষ্ট করতে পারে। অথচ পাকিস্তান সুপার লিগ বা লঙ্কা প্রিমিয়ার লিগের বাজারেও একই ঘটনা ঘটছে—যেখানে ডেটা-বিশ্লেষণ দ্রুত বাড়ছে, কিন্তু যাচাইয়ের অবকাঠামো সেই গতিতে বাড়ছে না। এটা বাংলাদেশ-নির্দিষ্ট সমস্যা নয়; এটা উদীয়মান ক্রিকেট অর্থনীতির সাধারণ সংকট।

কিন্তু এই ডেটা-অর্থনীতির একটা অন্ধকার দিক আছে, যেটা মিডিয়া রাইটের শিরোনামে কেউ দেখে না: ডেটার উৎস আর যাচাই।

আমার কাজ ক্লাব ফাইন্যান্স অ্যানালিস্ট হিসেবে—অর্থাৎ প্রতিদিন আমি এমন সংখ্যা নিয়ে কাজ করি যা হয় সিদ্ধান্ত বদলায়, নয় বাজেট ভাঙে। এখানেই আমি সবচেয়ে বড় শিক্ষাটা পেয়েছি: ভুল ডেটার চেয়ে খালি ডেটা অনেক নিরাপদ। একটা খালি ঘর আপনাকে সাবধান করে; একটা ভুল ঘর আপনাকে আত্মবিশ্বাসী বানায়—আর আত্মবিশ্বাসী ভুলই সবচেয়ে দামি ভুল।

ডেটার উৎস নিয়ে তিনটা স্তরে সমস্যা হয়। প্রথম স্তর—নমুনার আকার। একজন ব্যাটারের দুই ম্যাচের স্ট্রাইক-রেট দিয়ে তার সামর্থ্য মাপা যায় না, ঠিক যেমন একটা ম্যাচের ইকোনমি দিয়ে বোলারের সামর্থ্য মাপা যায় না। অথচ অকশনের তাড়াহুড়োয় আমরা ছোট নমুনাকেই ভরসা করি, কারণ বড় নমুনার জন্য সময় লাগে।

দ্বিতীয় স্তর—ফরম্যাট মেশানো। টেস্টের গড় আর টি-টোয়েন্টির গড় এক নয়; কিন্তু একটা ড্যাশবোর্ডে দুটো যদি এক কলামে বসে যায়, সিদ্ধান্ত ভুল হয়। একজন খেলোয়াড় প্রথম শ্রেণির ক্রিকেটে যা করেছেন, সেটা দিয়ে তার টি-টোয়েন্টি ভূমিকা মাপা যায় না।

তৃতীয় স্তর—সূত্রের অনুপস্থিতি। ডেটা কোথা থেকে এল, কে সংগ্রহ করল, কখন আপডেট হলো—এই তথ্য না থাকলে সংখ্যা নিছক দাবি, আর দাবিকে সিদ্ধান্ত ভাবা একটা ব্যয়বহুল ভুল।

আমি ব্যক্তিগতভাবে একটা সোর্স রিডান্ডেন্সি প্রোটোকল মেনে চলি: বড় কোনো সিদ্ধান্তের আগে অন্তত তিনটি স্বতন্ত্র ডেটা-স্ট্রিম মিলিয়ে দেখি। সম্পাদকরা এটাকে অতিরিক্ত সতর্কতা বলেন। আমি বলি, এটাই প্রস্তুতি।

একটা কাজের যাচাই-চেকলিস্ট আমি প্রায়ই ব্যবহার করি: সংখ্যাটা কোন ফরম্যাটের? নমুনা কত বড়? কে সংগ্রহ করেছে? শেষ আপডেট কখন? কোন ঘরটা খালি, আর কেন? পাঁচটা প্রশ্ন, আর এগুলোর উত্তর না পেলে আমি রিপোর্ট ফাইল করি না।

একটা বাস্তব উদাহরণ দিই। ২০২৪ সালের জানুয়ারিতে আমাদের ক্লাব বোর্ড একজন একত্রিশ বছরের বিদেশি স্ট্রাইকারকে বার্ষিক এক লক্ষ আশি হাজার ডলারে নেওয়ার পরিকল্পনা করছিল। আমি সংখ্যা চালালাম: তার রান-পার-বল দুই মৌসুমে প্রায় চল্লিশ শতাংশ পড়েছে, আর চুক্তিটা লিগের বেতন-সীমা আট শতাংশ ছাড়িয়ে যাবে। আমি বিকল্প দিলাম—দেশি, চব্বিশ বছর, খরচের ষাট শতাংশে ভালো স্ট্রাইক-রেট। বোর্ড কুড়ি মিনিটে সম্মতি দিল।

কেন? কারণ সংখ্যাটা যাচাইযোগ্য ছিল। এখানেই শিল্পের মূল নিয়ম: সিদ্ধান্তের মান নির্ভর করে ডেটার মানের ওপর, রিপোর্টের সৌন্দর্যের ওপর নয়।

২০২২ সালের কাতার বিশ্বকাপে প্রকাশের আটচল্লিশ ঘণ্টা আগে আমার মূল সূত্র সরে দাঁড়ান। তখন আমি একটা টাইমলাইন বানালাম, তিনটি স্বতন্ত্র ডেটাসেট মিলিয়ে দেখলাম। যে সূত্র হারিয়ে যায়, সে এমন কিছু প্রশ্ন রেখে যায় যা আপনার আগে করা উচিত ছিল।

ক্রিকেটে এখন প্রতিটি বড় ফ্র্যাঞ্চাইজি ডেটা দলে বিনিয়োগ করছে। কিন্তু বিনিয়োগটা বেশিরভাগ যায় সংগ্রহের দিকে, যাচাইয়ের দিকে নয়। ফলে আমরা আরও ডেটা পাচ্ছি, আরও নিশ্চিত ভুলও পাচ্ছি। একটা ক্লাব যদি বিশ হাজার সারির স্কাউটিং ডেটা জোগাড় করে কিন্তু সেগুলোর মধ্যে পাঁচশো সারি ভুলভাবে লেবেল করা থাকে, তাহলে ওই ক্লাব আসলে বিশ হাজার নয়, উনিশ হাজার পাঁচশো সারির ওপর ভিত্তি করে ভুল সিদ্ধান্ত নিচ্ছে।

এখানে প্রচলিত ধারণার বিরুদ্ধে একটা কথা বলা দরকার। শিল্পের গল্পটা হলো বেশি ডেটা মানে ভালো সিদ্ধান্ত। বাস্তবতা উল্টো। যাচাইহীন ডেটা কখনো শূন্যের চেয়েও ক্ষতিকর। যে ক্লাব একটা ফাঁকা কলাম দেখে সিদ্ধান্ত স্থগিত করে, সে জানে; যে ক্লাব ভুল কলামে ভরসা করে, সে অজান্তেই হেরে যায়।

আমি অনেকবার দেখেছি, বিশ্লেষকেরা ড্রেসিংরুমে ঢুকে এমন সিদ্ধান্ত দেন যা ম্যাচের ছন্দের সঙ্গে মেলে না। কারণ তাঁরা ম্যাচ দেখেন না, তাঁরা শিট দেখেন। ম্যাচের ছন্দ বোঝার জন্য একটা চোখ দরকার—যেটা কোনো স্প্রেডশিট দিতে পারে না। ডেটা আর চোখের পরীক্ষা, দুটোই দরকার; কিন্তু শিল্প আজ একটাকে আরেকটার বিরুদ্ধে দাঁড় করাচ্ছে।

স্প্রেডশিট হারিয়ে যায়নি—সেটা স্ক্রিনে চলে গেছে। পার্থক্য শুধু এই: আগে স্প্রেডশিট দেখতেন হিসাবরক্ষক, এখন দেখেন স্কাউট; অথচ যাচাইয়ের দায়িত্ব কারও কাঁধেই নেই।

আর ট্রান্সফার উইন্ডো আসলে বাজার নয়—এটা আইনজীবী আর ডেডলাইনের একটা ঘড়ি। এই ঘড়িতে যাচাইয়ের সময় কমে আসে, আর তখনই খালি কলামগুলো সবচেয়ে বিপজ্জনক হয়ে ওঠে।

সমর্থকরা এই সংকটের খরচটা বোঝেন না, অথচ তাঁরাই সবচেয়ে বেশি দেন। একটা ভুল চুক্তি মানে টিকিটের দাম বাড়া, একটা অসম্পূর্ণ দল মানে মাঠে দুর্বল পারফরম্যান্স, আর একটা ভুল মূল্যায়ন মানে প্রিয় খেলোয়াড়কে অন্য দলে চলে যেতে দেখা। যে সংখ্যা ফাঁকা, সেখানে সমর্থকের স্মৃতি আর মাঠের অভিজ্ঞতাই শেষ ভরসা।

প্রশ্নটা তাই আর কার কাছে বেশি ডেটা আছে নয়—প্রশ্নটা হলো কার ডেটা যাচাই করা। ক্রিকেটের এই ডেটা-অর্থনীতিতে আগামী পাঁচ বছরে যারা জিতবে, তারা সবচেয়ে বেশি সংখ্যা জোগাড় করবে না; তারা সবচেয়ে ভালোভাবে জানে কোন ঘরটা খালি রাখতে হবে। আপনি যদি আজ আপনার ক্লাবের ড্যাশবোর্ড খোলেন, প্রথমে জিজ্ঞেস করুন—এই ফাঁকা কলামটা আসলে কী লুকিয়ে রাখছে?