খালি ফাইল, ভরা বিচার: ক্রিকেট মডেল যখন 'জানি না' বলে

সন্ধ্যা সাতটা। লিভারপুলের অফিসের ফ্লুরোসেন্ট আলোয় আমার ল্যাপটপের পর্দায় একটা ফাইল খোলা। ফাইলের নাম stage-1-deconstruction.json। ভেতরে আটটা ঘর, আর প্রতিটা ঘরে একটাই উত্তর লেখা— N/A। কোনো ইনিংস নেই, কোনো স্কোরকার্ড নেই, কোনো ভেন্যু নেই, কোনো আবহাওয়ার নোট নেই, কোনো ইনজুরি আপডেট নেই। শুধু একটা ডোমেইন লেবেল ঝুলে আছে: cricket_world। বাকিটা শূন্য। আমি বাইশ বছর ধরে ক্রিকেটকে একটা মডেল হিসেবে দেখেছি, একটা মার্কেট হিসেবে দেখেছি, আর একটা সিস্টেম হিসেবে দেখেছি যার ইনপুট আর আউটপুটের মধ্যে একটা সৎ সম্পর্ক থাকতে হয়। কিন্তু এই ফাইলটা আমাকে এমন এক প্রশ্নের সামনে দাঁড় করাল, যেটা ডেটা অ্যানালিস্টরা কখনো ভালোবেসে জিজ্ঞেস করে না: যখন ইনপুট শূন্য হয়, তখন মডেলের দায়টা ঠিক কী? মডেল কি চুপ থাকবে, নাকি খালি ঘরগুলো নিজের কল্পনায় ভরে দেবে? আমি ভরিনি। আর সেই 'না' বলার সিদ্ধান্তটাই এই লেখার বিষয়। কারণ একটা খালি ফাইলের সামনে সবচেয়ে কঠিন কাজটা পরিমাপ করা নয়— পরিমাপ করতে অস্বীকার করা। আমার ডেস্কের নিয়ম খুব সরল ছিল। ২০১৭ সালে, আমার বয়স তখন উনত্রিশ, আমি একটা নতুন স্পোর্টস-মিডিয়া আউটলেটের চারজনের অ্যানালিটিক্স ডেস্কে বসতাম, আর আমাদের টিকে থাকার একমাত্র শর্ত ছিল— জনসমক্ষে সঠিক হওয়া। সেই বছরই আমি বার্নলির ২০১৭-১৮ মৌসুম নিয়ে একটা শট-কোয়ালিটি মডেল বানালাম। টেবিলে তারা সপ্তম হয়েছিল, পুরো মৌসুমে গোল খেয়েছিল ৩৯টা, আর নিক পোপ সেভ করছিলেন ৭৯.৪ শতাংশ রেটে। চারপাশের গল্পটা ছিল একটাই: শন ডাইশের সিস্টেম, লো-ব্লক, শৃঙ্খলা। আমি ২৪০০ শব্দের একটা লেখা বের করলাম, যেখানে যুক্তি দিলাম— ক্ল্যারেটসের ডিফেন্সিভ সংখ্যাগুলো সিস্টেমের ফল নয়, গোলকিপার-ইফেক্ট। মৌসুমের দ্বিতীয়ার্ধে বার্নলে গোল খেল ২৩টা। মডেল সঠিক ছিল, কিন্তু সেই সঠিকতার একটা মূল্য ছিল: আমি স্কোরলাইন দিয়ে লেখা শুরু করা বন্ধ করে দিলাম, আর মডেলের সঙ্গে মার্কেটের মতবিরোধ দিয়ে শুরু করতে শিখলাম। I built the Burnley model to hear the mean, not to cheer for it. এবং শোনার জন্য একটা শর্ত আছে— ইনপুট থাকতে হবে। তাহলে একটা 'ইনফরমেশন পয়েন্ট' আসলে কী? এটা কোনো তথ্যের টুকরো নয়, বরং একটা দাবি, যার একটা সূত্র আছে, একটা সময় আছে, আর একটা যাচাইযোগ্য পরিণতি আছে। 'পোপ ভালো গোলকিপার'— এটা ইনফরমেশন পয়েন্ট নয়, এটা একটা মত। 'পোপ ৭৯.৪% সেভ রেটে সেভ করেছেন, ছয় ম্যাচের স্ট্রেচে'— এটাই একটা ইনফরমেশন পয়েন্ট, কারণ এটা ভুল প্রমাণ করা সম্ভব। যখন Stage-1 ডিকনস্ট্রাকশন আমাকে খালি একটা লিস্ট ফেরত দেয়, তখন সে আমাকে বলছে: এই লেখার কোনো যাচাইযোগ্য দাবি নেই। আর যেখানে যাচাইযোগ্য দাবি নেই, সেখানে বিশ্লেষণ একটা সাজানো মিথ্যা ছাড়া কিছু নয়। আমার ফ্রেমওয়ার্কে আটটা জানালা আছে— ফরম্যাট, খেলোয়াড়, দল, লিগ, শাসন, ঝুঁকি, আখ্যান, আর ইন্ডাস্ট্রি। এগুলো কোনো সাজসজ্জা নয়; এগুলো এমন আটটা প্রশ্ন, যেগুলোর উত্তর একটা ম্যাচের বাস্তবতাকে ছোট ছোট মাপযোগ্য ভেরিয়েবলে ভেঙে দেয়। একটা একটা করে দেখুন কী ঘটে, যখন প্রতিটার সামনে শূন্য বসে। ফরম্যাটের জানালা দিয়ে ঢুকলে প্রথমেই জানতে হয়: টেস্ট, ওডিআই, টি-টোয়েন্টি, নাকি দ্য হান্ড্রেড? কারণ ফরম্যাট না জানলে কোনো বেঞ্চমার্কই বাছা যায় না। টেস্টে একটা ৪০ গড় ভালো, টি-টোয়েন্টিতে একটা ১৪০ স্ট্রাইক রেট ভালো— দুটোকে একই কাঠগড়ায় দাঁড় করানো বিশ্লেষণ নয়, বিশৃঙ্খলা। খালি ফাইলে কোনো ফরম্যাট নেই, তাই কোনো বেঞ্চমার্ক নেই, তাই কোনো বিচার নেই। খেলোয়াড়ের জানালায় একটা নাম দরকার, একটা ভূমিকা দরকার— ব্যাটার, বোলার, উইকেটকিপার, অলরাউন্ডার— আর একটা বয়স, একটা স্যাম্পল সাইজ, একটা সাম্প্রতিক ট্রেন্ড। Stage-1 আমাকে কোনো নাম দেয়নি। তাই আমি জানি না কার কথা বলছি, কোন ভূমিকার কথা বলছি, কোন সময়ের কথা বলছি। এখানে একটা বিপদ লুকিয়ে আছে: নাম না থাকলে অনেক বিশ্লেষক নিজের প্রিয় খেলোয়াড়ের কথা লিখে ফেলে, আর পাঠক ধরে নেয় সেটা ডেটা। দলের জানালায় দরকার র্যাঙ্কিং, হোম-অ্যাওয়ে প্রোফাইল, ব্যাটিং ডেপথ, বোলিং কম্বিনেশন, বেঞ্চ ডেপথ, বয়স-স্ট্রাকচার। এগুলোর কোনোটাই ইনপুটে নেই। এখানে একটা সূক্ষ্ম ফাঁদ আছে— কোনো দলের নাম না থাকলে লেখক সহজেই নিজের মাথার ভেতরের একটা দল বানিয়ে ফেলেন, তারপর তার বিরুদ্ধে যুক্তি সাজান। সেটা বিশ্লেষণ নয়, একা একা দাবা খেলা। লিগ আর কমার্শিয়াল ইকোসিস্টেমের জানালায় ঢুকলে দরকার ব্রডকাস্ট রাইটসের মূল্য, ফ্র্যাঞ্চাইজি ভ্যালুয়েশন, খেলোয়াড়ি বেতন, নিলামের দাম বনাম স্পোর্টিং ফেয়ার ভ্যালু। আমার প্রিয় কাজগুলোর একটা হলো এই দুই মূল্যের ফাঁকটা মাপা— কোন অলরাউন্ডার আন্ডারভ্যালুড, কোন ফিনিশার ওভারহাইপড। কিন্তু এখানে কোনো লিগ নেই, কোনো নিলাম নেই, কোনো চুক্তি নেই। তাই মাপার কিছু নেই। শাসনের জানালাটা আরও শক্ত। এখানে প্রশ্ন— ক্ষমতা আর রাজস্ব কীভাবে বণ্টিত হয়, কোনো খেলার নিয়ম বিতর্ক আছে কি, ইন্টিগ্রিটি আর দুর্নীতির কোনো সংকেত আছে কি, যোগ্যতা আর নির্বাচনে কোনো বিতর্ক আছে কি, ভূরাজনৈতিক কোনো ফ্যাক্টর কাজ করছে কি। খালি ফাইলে এগুলোর কোনোটাই নেই। তাই ভবিষ্যৎ-অনুমান (ওয়ার্স্ট কেস, বেস কেস, অপটিমিস্টিক কেস) সাজানোর মতো কোনো ট্রিগার-ইভেন্ট নেই। ঝুঁকির জানালা সবচেয়ে নির্ভরশীল। স্পোর্টিং ঝুঁকি, পার্সোনেল ঝুঁকি, কমার্শিয়াল ঝুঁকি, নিয়ম-ইন্টিগ্রিটি ঝুঁকি, জনমতের ঝুঁকি, সিস্টেমিক ঝুঁকি— এগুলো সবই সেই কনটেন্টের উপর নির্ভর করে, যেটা বিশ্লেষণ করা হচ্ছে। ইনপুট শূন্য হলে এখানে একটাই ঝুঁকি থাকে, সেটা অ্যানালিটিক্যাল: একটা ভাঙা পাইপলাইন। কিন্তু সেটা ক্রিকেটের ঝুঁকি নয়, আমাদের কাজের ঝুঁকি। আখ্যান আর প্রত্যাশার জানালায় দেখতে হয়, মার্কেটের প্রত্যাশা আর বস্তুনিষ্ঠ মাপের মধ্যে ফাঁক কোথায়। এটা আমার প্রিয় জায়গা— হিট-সাইকেলের কোন পর্যায়ে একটা গল্প দাঁড়িয়ে আছে, তার ফান্ডামেন্টাল সাপোর্ট আছে কি নেই। কিন্তু গল্প না থাকলে ফাঁক মাপা যায় না। কোনো গুজবের সূত্র-গ্রেডিং তো আরও অসম্ভব, কারণ সূত্রই দেওয়া হয়নি। শেষ জানালাটা ইন্ডাস্ট্রি ট্রান্সমিশন— আপস্ট্রিম (ইউথ ডেভেলপমেন্ট, ট্যালেন্ট সাপ্লাই), মিডস্ট্রিম (জাতীয় দল, লিগ), ডাউনস্ট্রিম (ব্রডকাস্ট, কমার্শিয়াল, ডেরিভেটিভ মার্কেট)। একটা ব্রডকাস্ট ডিল, একটা ট্যালেন্ট-মাইগ্রেশন, একটা বিনিয়োগের স্রোত— এগুলোর একটা থাকলে বাকিটা ট্রেস করা যায়। এখানে তিনটাই শূন্য, তাই কোনো পথ আঁকা যায় না। এখন একটা গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য। 'তথ্যের অভাব' আর 'তথ্যের শূন্যতা' এক জিনিস নয়। অভাব মানে— তথ্য আছে, কিন্তু কম; তখন আমি সতর্কতা-সীমা (uncertainty range) প্রকাশ করি, কোয়ালিটেটিভ স্কাউটিং যোগ করি, সম্ভাব্যতা আকারে কথা বলি। শূন্যতা মানে— কিছু নেই; তখন সৎ উত্তরটা একটাই, আর সেটা হলো 'অপর্যাপ্ত তথ্য, বিচার করা সম্ভব নয়'। এই দুটোকে গুলিয়ে ফেলা অনেক ডেটা-বিশ্লেষণের আসল রোগ। A model is a confession of what you refuse to guess. আর একটা মডেলের সবচেয়ে সৎ স্বীকারোক্তি হলো তার ফাঁকা ঘরগুলো— যদি সেগুলো সত্যিই ফাঁকা থাকে। এখানেই আসে ফাঁদের টান। একটা সাজানো টেমপ্লেট হাতে ধরিয়ে দেওয়া হয়েছে— আটটা ঘর, প্রতিটার একটা কাঠামো, প্রতিটার জন্য একটা ফাঁকা জায়গা। মস্তিষ্ক, বিশেষ করে একটা ENTJ মস্তিষ্ক, ফাঁকা ঘর দেখলে ভরতে চায়। এটা সিস্টেম-থিংকিংয়ের একটা দুর্বলতা। কিন্তু যে মুহূর্তে আমি একটা কল্পিত খেলোয়াড় বা দল ঢুকিয়ে দেব, সেই মুহূর্তে এই ডকুমেন্ট বিশ্লেষণ থেকে নীরব ভুলের দলিলে পরিণত হবে। ক্রিকেট ইতিহাসে সাজানো টেমপ্লেট ভরা ডেটার উদাহরণ কম নেই— যেখানে কেউ একটা ভাইরাল ক্লিপ দেখে সিদ্ধান্তে পৌঁছে যায়, তারপর সেই সিদ্ধান্তকে সাধারণ নিয়ম বানিয়ে ফেলে। সূত্র আর সময়— এই দুটো ব্যাপার এখন প্রায় উপেক্ষিত। Stage-1 আমাকে কোনো আর্টিকেল সোর্স দেয়নি, কোনো প্রকাশের তারিখ দেয়নি। সোর্স না থাকলে দাবিটা যাচাই করা যায় না; তারিখ না থাকলে সময়-সংবেদনশীলতা (time sensitivity) মাপা যায় না, আর আখ্যানের হিট-সাইকেলেও জায়গা দেওয়া যায় না। আমার ডেস্কে একটা নিয়ম ছিল— প্রতিটা ভবিষ্যদ্বাণী তারিখ দিয়ে সংরক্ষণ করা, যাতে পরে আমাকে জবাবদিহি করা যায়। আবারও বলি: প্রতিটা ভবিষ্যদ্বাণী। আমরা যাকে লেজার বলি, সেটা ক্রিকেট-অ্যানালিটিক্সে কোনো ফ্যাশন নয়; এটা একটা শৃঙ্খলা— যা লিখেছ, তার দায় নাও। সময়-সংবেদনশীলতার কথা বললাম, তাই এই প্রসঙ্গে আমার সবচেয়ে বড় শিক্ষাটা মনে পড়ে। ২০১৮ সালে, আমার বয়স ত্রিশ, রাশিয়ায়। প্রেস প্যাকের বড় অংশ জার্মানির পতন তাড়া করছিল; আমি একটা লাইভ ইন-টুর্নামেন্ট মডেল চালাচ্ছিলাম বারোটা দলের উপর। টুর্নামেন্টের আগে আমার আউটপুট ক্রোয়েশিয়াকে ফাইনালে ওঠার সম্ভাবনা দিয়েছিল ১১%; ক্লোজিং মার্কেট প্রাইস বোঝাচ্ছিল প্রায় ৪%। ক্রোয়েশিয়া টানা তিনটা এক্সট্রা-টাইম ম্যাচ খেলে ফাইনালে উঠল। আমি একটানা একত্রিশ দিন ধরে দিনে ৬০০ শব্দের মডেল-নোট ফাইল করলাম, প্রতিটা রাউন্ডের পর প্রগ্রেসিভ-পাস আর সেট-পিস কোএফিশিয়েন্ট আপডেট করে। The Croatia position was not faith; it was a mispriced midfield. কিন্তু লক্ষ্য করুন— সেটা একটা মিসপ্রাইসিং ছিল, একটা ফাঁকা টেমপ্লেট ভরা ছিল না। ভবিষ্যদ্বাণী আর কল্পনার মধ্যে পার্থক্য এখানেই। ২০২০ সালে, আমার বয়স বত্রিশ। ফুটবল যখন ফিরল, আমি বুন্দেসলিগা রিস্টার্ট আর প্রিমিয়ার লিগের প্রথম ছয় রাউন্ড জুড়ে হোম অ্যাডভান্টেজ ট্র্যাক করলাম। হোম উইন রেট ৪৩.৩% থেকে নেমে এল ৩৩.৮%-এ; প্রতি ম্যাচে গোল বাড়ল। আমি 'The Empty Stadium Correction' লিখলাম, যুক্তি দিলাম— দর্শকশূন্যতা একটা মাপযোগ্য ভেরিয়েবল, কোনো মুড নয়। পরের চৌদ্দ মাস ধরে আমি আমার ম্যাচ-মডেল আবার বানালাম, যেখানে এই ভেরিয়েবলটা স্পষ্ট ওজন পেল। When the stadiums emptied, home advantage left with the crowd. এই বাক্যটা আমি বিশ্বাস করি, কারণ এটা একটা নাম-ধরা স্ট্রাকচারাল ভেরিয়েবলের কথা বলে, কোনো আবেগের কথা নয়। ২০২১ সাল। ইউরো ২০২০ আর টোকিও। আমি তখন একটা ছয়জনের টুর্নামেন্ট ডেস্ক চালাচ্ছি। ১২ জুন ক্রিশ্চিয়ান এরিকসেন মাঠে লুটিয়ে পড়লেন। আমার মডেল ডেনমার্ককে টুর্নামেন্ট জেতার সম্ভাবনা দিয়েছিল ২.১%, আর মার্কেট অতিরিক্ত প্রতিক্রিয়া দেখাল। আমি এক সহকর্মীর ১৫০০ শব্দের আবেগঘন লেখা কেটে দিয়ে তার জায়গায় একটা ঠান্ডা ৪০০ শব্দের নোট বসালাম— প্রাইসিং ডিস্টরশন নিয়ে। আমি সঠিক ছিলাম; ডেনমার্ক সেমিফাইনালে পৌঁছল। কিন্তু নিউজরুম আমাকে দ্রুত ক্ষমা করল না। সেই ঘটনা আমাকে একটা জিনিস শিখিয়েছিল, যেটা আমি আগে এড়িয়ে যেতাম: একটা সংখ্যা একটা মানুষের উপর গিয়ে পড়ে। এরপর থেকে আমি আমার লেখায় একটা মানবিক অনুচ্ছেদ যোগ করতে শুরু করলাম, যেটা লিখতে আমার ভালো লাগে না। সেটা আমার কলমকে বেটিং-জগতের বাইরের পাঠকের কাছেও পাঠযোগ্য করে তুলল। কিন্তু এটাও সত্য— মানবিক অনুচ্ছেদ মানে সংখ্যার প্রতি অবহেলা নয়। একটা সংখ্যা যেখানে নেই, সেখানে সেটা বানিয়ে বলা আরও বড় অন্যায়। এবার আসি সবচেয়ে ধূর্ত ফাঁদে— যা আমার নিজের স্বভাবের বিরুদ্ধে যায়। আমার একটা স্বাক্ষর আছে: কাউন্টার-ইনটুইটিভ ডিসকভারি। কিন্তু কন্ট্রারিয়ানিজম যখন ব্র্যান্ড হয়ে যায়, তখন সেটা আর অনুসন্ধান থাকে না, থাকে অভ্যাস। 'সবাই যা বলছে, তার উল্টোটা বলব'— এটা মডেলিং নয়, এটা একটা ভঙ্গি। এর থেকে বাঁচার একটাই উপায়: হাইপোথিসিস আগে থেকে নথিভুক্ত করা (pre-registration), আর আউট-অফ-স্যাম্পল প্রমাণ দাবি করা। I do not chase edges; I build the cage where edges must appear. এজ একটা প্রক্রিয়া, কোনো ভবিষ্যদ্বাণী নয়। আর একটা খালি ফাইলে কোনো এজ থাকে না— শুধু এজের অভাব থাকে। আমার দ্বিতীয় স্থায়ী ঝুঁকিটা ভৌগোলিক। আমি UK-তে কাজ করি, তাই আমার ডেটাসেটে ইসিবি-র ডেটা, ইংলিশ পিচ, ইংলিশ কন্ডিশন আর UK মার্কেটের দাম বেশি থাকে। এটা একটা সিস্টেমিক বায়াস। তাই আমাকে ইচ্ছাকৃতভাবে বাংলাদেশি ঘরোয়া ক্রিকেট, এশিয়ান কন্ডিশন আর লো-ক্যাটাগরি ম্যাচের ডেটা খুঁজতে হয়— কারণ একটা ফাইন্ডিং ইংলিশ কন্ডিশনের বাইরে যায় কি না, সেটা যাচাই না করে আমি সেটাকে সার্বজনীন বলতে পারি না। এই বায়াস থেকে বাঁচার সবচেয়ে ভালো উপায় একটা খালি ফাইলের সামনে দাঁড়ানো: সেখানে আমার UK-লেন্সও কাজ করে না, কারণ দেখার মতো কিছুই নেই। তৃতীয় ঝুঁকিটা নৈতিক। 'মিসপ্রাইসড মিডফিল্ড' ধরার অভ্যাস, মার্কেট-ব্রেনের তীক্ষ্ণতা— এগুলো আমাকে দক্ষ করে তোলে, কিন্তু অন্ধও করে তোলে। ওয়ার্কলোড, কল্যাণ, ক্যারিয়ার-কনটেক্সট— এগুলো আমার মডেলে ঢুকতে চায় না, কারণ এগুলো মাপা কঠিন। কিন্তু একজন বোলার টানা কত ওভার বোলিং করছেন, একটা ফাস্ট বোলারের হাঁটু কতটা লোড নিচ্ছে— এগুলো পরিমাপযোগ্য, আর এগুলো এড়িয়ে যাওয়া মানে মডেলকে অসম্পূর্ণ রেখে সেটাকে সম্পূর্ণ বলে চালানো। Every transfer rumor is a prior until the medical clears the posterior. এটা আমার কাজের একটা নিয়ম, আর এই নিয়মের মূল কথাটা হলো: কোনো তথ্যের সূত্র আর যাচাই ছাড়া সেটা কেবল একটা সম্ভাবনা, সিদ্ধান্ত নয়। তাহলে এই খালি ফাইলটা আসলে কী প্রমাণ করল? এটা প্রমাণ করল, একটা সিস্টেম তখনই বিশ্বাসযোগ্য যখন সে নিজের অক্ষমতা ঘোষণা করতে পারে। একটা টেমপ্লেট যদি সবসময় ভরা দেখায়, তাহলে বুঝতে হবে কোথাও কিছু বানানো হচ্ছে। খালি ঘরগুলো সিস্টেমের দুর্বলতা নয়; ওগুলো তার সততার প্রমাণ। আমি বাইশ বছর ধরে যা শিখেছি, তার সারমর্ম এই— The market reacts to stories; I wait for the residuals to speak. আর রেসিডুয়াল কথা বলে তখনই, যখন ইনপুট সৎ থাকে। এখন ভবিষ্যতের দিকে তাকাই। আমার হাতে তিনটা ট্র্যাকিং সিগন্যাল আছে, যেগুলো একটা খালি ইনপুটের পর সবচেয়ে জরুরি। প্রথমটা: Stage-1 আবার চালানো, যাতে ইনফরমেশন পয়েন্ট আর এনটিটিজ ভরে যায়— যতক্ষণ সেগুলো খালি, ততক্ষণ একটা পূর্ণ Stage-2 বিশ্লেষণ অসম্ভব। দ্বিতীয়টা: সোর্স প্রোভেন্যান্স উদ্ধার— মূল আর্টিকেলের আউটলেট আর লিংক খুঁজে বের করা, যাতে সোর্স-কোয়ালিটি গ্রেড করা যায়। তৃতীয়টা: সময়-সংবেদনশীলতা ট্যাগিং— প্রকাশের তারিখ পেলে তবেই আখ্যানের হিট-সাইকেলে জায়গা নির্ধারণ করা যায়। আমার কাছে প্রশ্নটা এখন আর 'মডেল কী বলছে' নয়। প্রশ্নটা হলো— একটা মডেলের কাছে কতটা দাবি করা উচিত, যখন তার সামনে কিছুই নেই? উত্তরটা আমার কাছে স্পষ্ট: একটা মডেল তখনই দামি, যখন সে বলতে পারে 'জানি না'। আর ক্রিকেট-বিশ্লেষণের পরবর্তী সংকটটা আসবে সেখান থেকেই— যখন বিশাল ডেটাসেটের ভিড়ে কেউ আর চুপ থাকতে শিখবে না। সন্ধ্যা সাতটা বেজে গেছে। আমার ফাইলে এখনও আটটা ঘর খালি। আমি ফাইলটা সেভ করলাম, নাম দিলাম একই— stage-1-deconstruction.json। কারণ কিছু লেখা না থাকাও একটা তথ্য। এবং সেটাই এই মুহূর্তে সবচেয়ে সৎ তথ্য।