খালি ঘরগুলোর সাক্ষ্য: ক্রিকেট ডেটা পাইপলাইনের নীরব ব্যর্থতা

১৯৯৫ সালে ঢাকা লিগে উদিত ক্লাবের হয়ে ওপেনিং ব্যাটসম্যান হিসেবে নামার আগে আমি যে জিনিসটির দিকে সবচেয়ে বেশি তাকিয়ে থাকতাম, সেটি কোনো বোলারের রান-আপ ছিল না — ছিল স্কোরবুকের ফাঁকা ঘরগুলো। কোন ওভারে কে বলেছে, সেটি লেখা হতো। কোন বলটি কী কারণে ছক্কা হয়েছে, সেটি কোথাও উঠত না। ওই শূন্য ঘরগুলোই আমাকে প্রথম বোঝায়, রেকর্ড করা তথ্য যা বলে, রেকর্ড না করা তথ্য প্রায়ই তার চেয়ে বেশি বলে। পরে কোচিং ছেড়ে লেখালেখিতে ঢুকি, ২০০৭ সালে ক্রিকেট লেখা থেকে বিসিবির মিডিয়া সেটআপে যাই, দৈনিক স্টার আমাকে ডেকেছিল মিডিয়া ম্যানেজার হয়ে ওঠা সূক্ষ্ম ক্রিকেট লেখক বলে। ওই একটি অভ্যাস অবশ্য কখনো বদলায়নি: আমি আগে দেখি কোন ঘরটি খালি।

২০১৭ সালে, চল্লিশ বছর বয়সে, রংপুরে দিনে চালকলের হিসাব অডিট করতাম আর রাতে হাতে কোড করতাম একটি এক্সপেক্টেড-গোলস মডেল। বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের ওই মৌসুমে ১৩২টি ম্যাচ, ৩,৪১০টি শট। লিগটির জন্য কোনো প্রকাশ্য xG ছিল না, তাই দূরত্ব ও কোণের ওজন নিজেই বানাতে হয়েছিল। আবাহনী লিমিটেডের শিরোপা-অভিযানে মডেল দেখাল তাদের প্রকৃত গোলের তুলনায় ৯.৪ xG-এর ব্যবধান। এক সপ্তাহের মধ্যে তিনটি বেটিং সিন্ডিকেট আমাকে মেইল করল। আমি তখন থেকে ম্যাচ রিপোর্ট লেখা ছেড়ে মেথডোলজি নোট লিখতে শুরু করি — প্রতিটি দাবির সঙ্গে নমুনার আকার, ওজনের পছন্দ আর ভুলের মার্জিন। আমি একটি খালি স্প্রেডশিট খুলে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগকে আমাকে শেখাতে দিয়েছিলাম।

গত সপ্তাহে আমার ডেস্কে তেমনই একটি স্প্রেডশিট এল, তবে সেটি আমার নিজের বানানো নয়। একটি বিশ্লেষণ প্রতিবেদন: আটটি পূর্ণাঙ্গ অধ্যায়, ছয় সারির ঝুঁকি-ম্যাট্রিক্স, তথ্যমূল্যের রেটিং, সুপারিশের তালিকা, এমনকি পেশাদার পরিভাষার টীকা। দুই হাজারের বেশি শব্দ। আর সেই প্রতিবেদনে একটি দল নেই, একজন খেলোয়াড় নেই, একটি ম্যাচ নেই, একটি ভেন্যু নেই, একটি সংখ্যা নেই। যে একমাত্র ঘরটি পূরণ ছিল, সেটি হলো ডোমেইন লেবেল — ক্রিকেট_ওয়ার্ল্ড। বাকি প্রতিটি ঘরে একই বাক্য: অপর্যাপ্ত তথ্য, যাচাই করা সম্ভব নয়। কাগজটি দেখতে সম্পূর্ণ। ভেতরে শূন্য।

সেই কাগজটাই এই লেখার বিষয়। কারণ ক্রিকেট বিশ্লেষণের সবচেয়ে বিপজ্জনক ব্যর্থতা ভুল সংখ্যা নয়। বিপজ্জনক ব্যর্থতা হলো সেই সুন্দরভাবে সাজানো রিপোর্ট, যা ব্যর্থ হয়েছে অথচ বলতে পারেনি যে সে ব্যর্থ।

গত দশ বছরে ক্রিকেট সংবাদমাধ্যমে দুই স্তরের একটি কাজের ধরন দাঁড়িয়ে গেছে। প্রথম স্তরে একটি নথি বা ম্যাচ-রিপোর্ট ভেঙে ফেলা হয় ছোট ছোট যাচাইযোগ্য তথ্য-বিন্দুতে: শিরোনাম, সূত্র, নিবন্ধের ধরন, লেখকের অবস্থান, জড়িত সত্তা, সময়-সংবেদনশীলতা, সূত্রের মান, আর ডোমেইন লেবেল। দ্বিতীয় স্তরে ওই তথ্য-বিন্দুগুলোকে আটটি মাত্রায় সাজানো হয় — ফরম্যাট ও ম্যাচ-পাঠ, খেলোয়াড়ের কারিগরি ও ডেটা, দলের স্থান ও র‍্যাঙ্কিং, লিগ ও বাণিজ্য, নিয়ম ও সুশাসন, ঝুঁকি, জন-আখ্যান, এবং শিল্প-প্রবাহ। এই স্থাপত্য নিজে খারাপ নয়। সমস্যা শুরু হয় যখন প্রথম স্তরটি ফাঁকা ফিরে আসে, আর দ্বিতীয় স্তরটি তার টেমপ্লেট পূরণ করে ফেলে।

আমার হাতে আসা কাগজটিতে ঠিক সেটাই ঘটেছে। প্রথম স্তরের ইনপুট ছিল কার্যত শূন্য: শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, নিবন্ধের ধরন লেখা আছে আনক্লাসিফায়েড, মূল বক্তব্য ফাঁকা, তথ্য-বিন্দুর তালিকা খালি। জড়িত সত্তার ঘরে লেখা ছিল, উপরের তথ্য-বিন্দু থেকে শনাক্ত করুন — অর্থাৎ একটি বৃত্তাকার নির্দেশ, যা এমন একটি তালিকাকে নির্দেশ করছে যা ই করে না। এই বৃত্তটাই সবচেয়ে বড় সূত্র। একটি ব্যবস্থা যখন নিজের প্রশ্নের অস্তিত্ব যাচাই না করেই উত্তরপত্র সাজিয়ে ফেলে, তখন সেটি ব্যর্থতা নয় — সেটি অভ্যাস।

ফরম্যাটের প্রশ্নটি এখানে প্রান্তিক নয়, কেন্দ্রীয়। ক্রিকেটে টেস্ট, ওয়ানডে আর টি-টোয়েন্টি আলাদা তিনটি খেলা, আলাদা তিনটি অর্থনীতি। টি-টোয়েন্টিতে ৭-এর নিচে ইকোনমি চমৎকার, ওয়ানডেতে সেটি মাঝারি, টেস্টে ওই মাপকাঠির কোনো মানে নেই। পাওয়ারপ্লে, মিডল-ওভার আর ডেথ-ওভারের কাঠামোও তিন ফরম্যাটে তিনরকম। তাই ফরম্যাট অ্যাঙ্কর না থাকলে তুলনামূলক ডেটা-যুক্তি চলে না — শুধু চলে না, বিপজ্জনক হয়ে ওঠে। আমার হাতে আসা রিপোর্টের ডোমেইন লেবেল ছিল ক্রিকেট_ওয়ার্ল্ড। ক্রিকেট_ওয়ার্ল্ড একটি বিষয়, একটি ফরম্যাট নয় — আর এই পার্থক্যটাই গোটা বিশ্লেষণটিকে অচল করে দেয়।

বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই ফাঁক আরও চোখে পড়ে, কারণ এখানকার ক্রিকেট ডেটা-দরিদ্র নয়, বরং অসমভাবে নথিভুক্ত। ঢাকা প্রিমিয়ার লিগের ম্যাচ আছে, বল-বাই-বল রেকর্ড নেই। বিসিবির ঘরোয়া টুর্নামেন্টের স্কোরকার্ড আছে, ফিল্ডিং পজিশনিং নেই। এই অসমতা আমার পুরো কর্মজীবনের বিষয়। ২০১৭ সালের বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ আমার কাছে ল্যাবরেটরি ছিল ঠিক এই কারণে — প্রকাশ্য ডেটা পাতলা, তাই ভূমিকা, ম্যাচআপ, নিলাম-মূল্য আর ভেন্যু-প্রভাব হাতে গড়া ওজন দিয়ে পরীক্ষা করতে হয়েছিল। কেউ যদি আমাকে বলে, ফরম্যাট জানা নেই কিন্তু বিশ্লেষণ করে দাও, আমি তাকে ওই একই উত্তর দেব যা ওই রিপোর্ট দিয়েছিল — যাচাই করা সম্ভব নয়। পার্থক্য শুধু এই: আমি সেটি ব্যর্থতা বলে স্বীকার করব।

ক্রিকেট কনটেন্টের আরেকটি বৈশিষ্ট্য হলো দ্রুত পচন। একটি ম্যাচ-রিপোর্ট কয়েক দিনে তার মূল্য হারায়, একটি স্কোয়াড-ঘোষণা কয়েক ঘণ্টায়। অথচ ওই রিপোর্টের সময়-সংবেদনশীলতা কখনো যাচাই হয়নি, কারণ যাচাইয়ের জন্য প্রয়োজনীয় তারিখটাই ছিল না। যে কাগজ জানেই না সে কোন দিনের কথা বলছে, সে কোনও দিনই সঠিক হতে পারে না।

আমার এখনকার কাজ বেটিং মার্কেটে ক্রিকেট কভার করা, বাংলাদেশ বাজারের জন্য। এই কাজে একটি জিনিস আমি প্রথম দিনেই শিখেছি: বাজার তথ্যের অভাবকেও দাম দেয়। কোনো দল ঘোষণা না করলে, কোনো ইনজুরি আপডেট না এলে, কোনো ভেন্যু নিশ্চিত না হলে লাইন নড়ে — কখনো ধীরে, কখনো হঠাৎ। নীরবতা কোনো ফাঁকা জায়গা নয়, নীরবতা নিজেই একটি সংকেত। এই জায়গাটিতে আমার হাতে আসা রিপোর্টটি অস্বস্তিকরভাবে পরিচিত: সে নীরব ছিল, কিন্তু নীরবতার সংকেতটি সে পড়তে পারেনি।

এবার মূল জায়গায় আসি। রিপোর্টটির গঠনটি খেয়াল করুন। ছয় সারির ঝুঁকি-ম্যাট্রিক্স — স্পোর্টিং, কর্মী, বাণিজ্যিক, নিয়ম ও সততা, জনমত, ব্যবস্থাগত। প্রতিটি সারিতে স্তর, সম্ভাবনা, প্রভাব, প্রশমন — সব ঘরে লেখা অপর্যাপ্ত তথ্য। শেষে সামগ্রিক ঝুঁকি রেটিং: যাচাই করা সম্ভব নয়। কাগজটি নিজেই ব্যাখ্যা করেছে কেন: ঝুঁকির তালিকা খালি কারণ তথ্য নেই, এই কারণে নয় যে পরিস্থিতি ঝুঁকিমুক্ত। এবং স্পষ্ট লিখেছে, কম ঝুঁকি বসিয়ে দেওয়া হবে বস্তুগতভাবে ভুল বিবৃতি। এই সংযমটুকু আমি কৃতিত্ব দিই। কিন্তু প্রশ্ন হলো, ক'জন পাঠক সেখান পর্যন্ত পড়েন?

ছয় সারির একটি ঝুঁকি-ম্যাট্রিক্স যেখানে প্রতিটি ঘরে যাচাই করা যায়নি লেখা, সেটিকে কোনো ঝুঁকি পাওয়া যায়নি বলে পড়া ডেটা বিশ্লেষণের সবচেয়ে ব্যয়বহুল ভুল পড়া। এবং এই ভুলটি পাঠকের দোষে ঘটে না। এটি ঘটে নকশার কারণে — কারণ একটি ভরা টেমপ্লেট দেখতে ব্যর্থতার রিপোর্টের চেয়ে অনেক বেশি বিশ্বাসযোগ্য।

রিপোর্টটি নিজের তথ্যমূল্য নিজেই দিয়েছে। স্পোর্টিং মূল্য শূন্যরে পাঁচ, শিল্পমূল্য শূন্যরে পাঁচ, সময়োপযোগিতা শূন্যরে পাঁচ। রেফারেন্স মূল্য একে পাঁচ। অর্থাৎ কাগজটি স্বীকার করছে, তার একমাত্র অবশিষ্ট মূল্য diagnóstico — এই শূন্য-ধরনের নমুনাটি প্রমাণ করে প্রথম স্তরের পাইপলাইন ব্যর্থ হয়েছে, এবং সেই ব্যর্থতা প্রক্রিয়া উন্নয়নের জন্য কাজে লাগানো যায়। আটটি অধ্যায়ের একটি রিপোর্ট নিজেকে এক তারা দিল, আর সেই একটি তারা ছিল নিজের ব্যর্থতা ধরার জন্য। পেশাগতভাবে এটি একটি সৎ ফলাফল। কৌশলগতভাবে এটি একটি সংকট।

আমি জানি সংকট শব্দটি বড়। তাই একে ছোট করে বলি। প্রশ্নটি এই: একটি ক্রিকেট ডেটা পাইপলাইনে ন্যূনতম কী কী থাকলে সেটি কাজ করতে পারে? আমার অভিজ্ঞতায় পাঁচটি জিনিস ছাড়া কিছুই শুরু হয় না। শিরোনাম, সূত্র ও প্রকাশের তারিখ। ফরম্যাট — টেস্ট, ওয়ানডে, টি-টোয়েন্টি, দ্য হান্ড্রেড; এটি নিয়ে দর কষাকষির সুযোগ নেই। ম্যাচের ধরন — দ্বিপাক্ষিক সিরিজ, আইসিসি ইভেন্ট, লিগ, ওয়ার্ম-আপ — এবং সম্ভব হলে নির্দিষ্ট ম্যাচ ও ভেন্যু। অন্তত তিন থেকে পাঁচটি যাচাইযোগ্য তথ্য-বিন্দু, যেখানে নামধারী সত্তা আছে এবং যেখানে প্রযোজ্য সেখানে সংখ্যা আছে। আর লেখকের প্রকৃত দাবিটি, যাতে স্পষ্টভাবে বলা যায় এবং যুক্তিসঙ্গতভাবে অনুমান করা যায় — এই দুটির মধ্যে রেখা টানা যায়। এই পাঁচটি না থাকলে বিশ্লেষণ নয়, সাজসজ্জা তৈরি হয়।

এখানেই আমার নিজের পুরনো ক্ষতটি সামনে আসে। ২০১৮ সালে ওই প্রথম লেখার সিন্ডিকেট রিটেইনার দিয়ে একটি ডেটা সাবস্ক্রিপশন আর রাশিয়ায় এক মাস কিনেছিলাম। ৬৪টি বিশ্বকাপ ম্যাচে পিপিডিএ আর সেট-পিস xG লিখেছিলাম। টুর্নামেন্টের আগে একটি লেখা প্রকাশ করি, যেখানে যুক্তি দিয়েছিলাম জার্মানির প্রেস ইতিমধ্যেই ক্ষয়ে গেছে — বাছাইপর্বে তাদের পিপিডিএ ছিল ৮.৯, টুর্নামেন্টের আগে সেটি সরে দাঁড়িয়েছে ১২.৬-এ। তারা গ্রুপ পর্বেই বাদ পড়ল, লেখাটি চল্লিশ হাজার মানুষ পড়ল। কিন্তু আমার মডেল তখনও জার্মানিকে তৃতীয় ফেভারিটে রাখছিল, তাই লেখার ভাষায় আমি হেজ করেছিলাম — আর তর্কটা হেরে গেলাম। রাশিয়া ২০১৮-এর মধ্যে আমি জার্মানিকে দুবার দেখছিলাম: চোখ দিয়ে এবং পিপিডিএ দিয়ে। চোখ বলছিল প্রেস ভাঙছে, স্প্রেডশিট বলছিল দলটা এখনও শীর্ষে। দুটোই মিথ্যা ছিল না; মিথ্যা ছিল আমার সিদ্ধান্তহীনতা।

সেই ভুল থেকে একটি অভ্যাস জন্মাল, যা আজও আমার প্রতিটি লেখার পেছনে কাজ করে: জোরে একটি প্রকাশ্য থিসিস, আর চুপচাপ একটি অ্যাপেন্ডিক্স যেখানে মডেল যা ভুল করেছে তার তালিকা। এক্সজি মডেলটি অপরিশীলিত ছিল, কিন্তু ফাঁকা ঘরগুলো গোলের চেয়ে বেশি স্বীকারোক্তি দিয়েছিল। অ্যাপেন্ডিক্সটাই একমাত্র কারণ যার জন্য আমি আজও নিজের সংখ্যাগুলো বিশ্বাস করি। আমার হাতে আসা রিপোর্টটির একটি অ্যাপেন্ডিক্স আছে — সেটি তার একমাত্র শক্তিশালী অংশ। সমস্যা হলো, তার কোনও প্রকাশ্য থিসিস নেই।

একটি মডেল হলো একটি মঠ: আপনি শব্দ এড়াতে ঢোকেন, তারপর আরও স্পষ্ট শোনেন। কিন্তু মঠের একটি দরজা থাকতে হয়, যেটি খুলে বাইরে গিয়ে বলা যায় — ভেতরে কেউ নেই। যে ব্যবস্থা কেবল ভেতরে থাকে, সে তার শূন্যতাও ঘোষণা করতে পারে না।

এই জায়গায় স্কেলের অর্থনীতিটি গুরুত্বপূর্ণ। আমার ২০১৭ সালের কাজে একটি সিজনের জন্য ৩,৪১০টি শট হাতে বসাতে হয়েছিল, সপ্তাহ লেগেছিল, চোখের কোণে ব্যথা হয়েছিল। একটি স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইন একই আকারের একটি রিপোর্ট প্রায় শূন্য প্রান্তিক ব্যয়ে তৈরি করে। চাহিদার দিকটিও বাস্তব — আমার প্রথম লেখার পর এক সপ্তাহে তিনটি সিন্ডিকেট যোগাযোগ করেছিল, অর্থাৎ এই ধরনের বিশ্লেষণের বাজার আছে। কিন্তু যাচাইয়ের ব্যয় কমেনি। বরং বাড়ার কথা ছিল। স্কেল বাড়ানোর ব্যয় কমেছে; ভুল ধরার ব্যয় বাড়েনি — বরং কমেছে, কারণ ভুলগুলো এখন আরও ভালোভাবে সাজানো।

এবং এখানেই আমার আপত্তিটা রাজনৈতিক নয়, পদ্ধতিগত। কেউ যদি জিজ্ঞেস করেন, কত শতাংশ স্বয়ংক্রিয় ক্রিকেট রিপোর্ট এইভাবে ফাঁকা, উত্তর দেওয়া সম্ভব নয়। কারণ যে ব্যবস্থা নিজের ব্যর্থতা গণনা করে না, তার ব্যর্থতার হারও কেউ গণনা করতে পারে না। এটাই আসল ক্ষতি — ফাঁকা রিপোর্টটি নয়, ফাঁকা রিপোর্টের সংখ্যাটি অজানা থেকে যাওয়া।

এবার আমার নিজের বিরুদ্ধে দাঁড়াই, কারণ এখানেই সবচেয়ে বড় ফাঁদটি লুকিয়ে আছে। সহজ গল্পটি হলো: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্রিকেট সাংবাদিকতা নষ্ট করছে, দেখুন একটি ফাঁকা রিপোর্ট। আমি ওই গল্পে বিশ্বাস করি না, অন্তত এখনও না। কারণ আমার কোনও বেস রেট নেই। আমি জানি না স্বয়ংক্রিয় ক্রিকেট কনটেন্টের কত শতাংশ কাজ করে, কত শতাংশ ফাঁকা ফেরে। আমি শুধু জানি ব্যর্থতাগুলো চুপচাপ ফেরে। আর চুপচাপ ফেরা ব্যর্থতা নিয়ে গল্প বানানো সহজ, পরিমাপ করা কঠিন।

একইভাবে, কাগজটির আটটি ভরা অধ্যায় প্রমাণ নয় যে আটটি মাত্রায় বিশ্লেষণ হয়েছে। টেমপ্লেটটিই সম্পূর্ণতার চেহারা তৈরি করেছে, ডেটা নয়। সম্পূর্ণতা আর যাচাই — এই দুটির মধ্যে সম্পর্ক অনুমানের, অনিবার্যতার নয়। যে রিপোর্ট দেখতে পরিপূর্ণ, তার প্রক্রিয়া পরিপূর্ণ — এই অনুমানটিই আমার শিল্পে সবচেয়ে বেশি ক্ষতি করেছে।

তৃতীয় একটি আপত্তিও নিজের বিরুদ্ধে রাখি। খালি ঘর দেখলেই আমি রোমাঞ্চিত হই — মনে হয় ঘরটি কিছু স্বীকার করছে। সব ঘর স্বীকারোক্তি দেয় না। কিছু ঘর খালি থাকে কারণ সেখানে সত্যিই কিছু ঘটেনি। পার্থক্যটি করতে হলে জানতে হয়, ডেটা কে সংগ্রহ করেছে, কেন সংগ্রহ করেছে, আর কোন প্রশ্নটি সে জিজ্ঞেস করেনি। রিপোর্টটির সবচেয়ে বড় দুর্বলতা এখানেই — সূত্রের মান যাচাইয়ের দায়িত্বটি টেমপ্লেট নিজের কাঁধে নেয়নি, বরং পাঠকের ওপর ঠেলে দিয়েছে, অথচ সূত্রের ঘরগুলো নিজেই ছিল ফাঁকা।

আর একটি কথা যোগ করতে হয়। বেশি ফিড যোগ করলে এই সমস্যা ঠিক হবে না। সমস্যাটি আয়তনের নয়, স্বীকারোক্তির। একটি ব্যবস্থা যদি ব্যর্থ হয়ে স্পষ্টভাবে বলতে পারে না যে সে ব্যর্থ, তবে তাকে আরও দশটি সূত্র দিলে সে আরও দশটি ফাঁকা রিপোর্ট তৈরি করবে, আর প্রতিবার সেগুলো দেখতে আরও বিশ্বাসযোগ্য হবে।

তাহলে সমাধান কী? আমার হাতে আসা রিপোর্টটি নিজেই এর কিছু দিক দেখিয়েছে, যদিও সে সেগুলো সুপারিশের তালিকায় রেখেছিল, মূল পাঠে নয়। তথ্য-বিন্দুর তালিকা খালি থাকলে দ্বিতীয় স্তর শুরুই না হওয়া। শিরোনাম বা সূত্র শূন্য থাকলে স্পষ্ট ব্যর্থতা-সংকেত ফেরানো, সুন্দর কিন্তু খালি রিপোর্ট নয়। প্রতিটি ক্রিকেট আইটেমের জন্য একটি বাধ্যতামূলক ফরম্যাট ঘর। সূত্রের উৎসকে অনুমানের বিষয় না রেখে বাধ্যতামূলক ঘর বানানো। আর প্রকাশের তারিখ — যেটি ছাড়া সময়-সংবেদনশীলতার প্রশ্নটাই অর্থহীন।

এই সুপারিশগুলোর কোনওটিই চমকপ্রদ নয়। সেগুলো শুধু সেই বেসিক জিনিসগুলো, যা আমি ২০১৭ সালে রংপুরে নিজের স্প্রেডশিটে করে রেখেছিলাম — প্রতিটি সংখ্যার পাশে লিখে রাখতাম সেটি মাপা, মডেল করা, নাকি অনুমান করা। এই তিনটি লেবেল আমার পুরো কর্মজীবনের সবচেয়ে দরকারি আবিষ্কার। মাপা আর অনুমান করা একই ঘরে বসালে বিশ্লেষণ মরে যায়, আর মৃত বিশ্লেষণ দেখতে জীবিতের মতো।

আমি জানি এই লেখাটি একটি ফাঁকা রিপোর্ট নিয়ে লেখা, এবং পাঠক হয়তো ভাবছেন, এত শব্দ একটি শূন্যের জন্য? কিন্তু শূন্যটাই এখানে তথ্য। ক্রিকেটের ডেটা-অর্থনীতিতে সবচেয়ে দুষ্প্রাপ্য জিনিস আরও ফিড নয়, আরও মডেল নয় — হলো একটি ব্যবস্থা যা ব্যর্থ হলে চিৎকার করে। আমাদের শিল্প এখন পর্যন্ত সেই চিৎকারটি শোনেনি, কারণ কেউ সেটি রেকর্ড করে না।

আগামী মৌসুমে আমি তিনটি জিনিস লক্ষ করব। প্রথমত, স্বয়ংক্রিয় ক্রিকেট বিশ্লেষণে স্পষ্ট ব্যর্থতা-সংকেত প্রকাশ্যে আসে কি না, নাকি সব রিপোর্ট এখনও দেখতে সম্পূর্ণ। দ্বিতীয়ত, ফরম্যাট ঘরটি বাধ্যতামূলক হয় কি না — কারণ সেটি না হলে টেস্টের ইকোনমি আর টি-টোয়েন্টির ইকোনমি একই টেবিলে বসে যাবে, আর কেউ ধরতে পারবে না। তৃতীয়ত, সূত্রের উৎস আর প্রকাশের তারিখ ফেরে কি না, কারণ ওই দুটি ছাড়া কোনও দাবি যাচাইযোগ্য নয়।

যে ব্যবস্থা নিজের ব্যর্থতা গণনা করে না, তার ব্যর্থতার হারও কেউ গণনা করতে পারে না — এবং যতক্ষণ সেটি না বদলায়, প্রতিটি পরিপূর্ণ দেখতে রিপোর্ট আমাদের কাছে একটি খোলা প্রশ্ন। প্রশ্নটি সহজ: আপনি শেষ কতবার এমন একটি বিশ্লেষণ পড়েছেন যা দেখতে সম্পূর্ণ ছিল, আর শেষ কতবার খেয়াল করেছেন যে তার একটি ঘরেও সত্যিই কিছু ছিল না?