শূন্য ঘরগুলোও সাক্ষ্য দেয়: ক্রিকেট ডেটা পাইপলাইনে নাল-ফলাফলের শৃঙ্খলা

রাত দুটোয় ফাইলটা খুললাম। আটটি ট্যাব — ফরম্যাট, প্লেয়ার, টিম, লিগ, গভর্ন্যান্স, রিস্ক, ন্যারেটিভ, ইন্ডাস্ট্রি ট্রান্সমিশন। প্রতিটির ভেতরে একই বাক্য: তথ্য অপর্যাপ্ত, মূল্যায়ন সম্ভব নয়। আমি ফর্মুলা চালালাম, আবার চালালাম। ফল বদলাল না, কারণ ফর্মুলা ভুল ছিল না — ইনপুটটাই খালি ছিল। ২০২০ সালে ঘোস্ট গেমের লেখাটা এক সপ্তাহ দেরি করেছিলাম চারবার মডেল রি-রান করে; সেই অভ্যাসের বিরুদ্ধে আমি নিজের জন্য একটা নিয়ম লিখেছিলাম — সংশোধন সর্বোচ্চ দুইবার, তারপর প্রকাশ। সেদিন রাতে তৃতীয়বার চালানোর আগে হাত থামিয়ে ফেললাম, এবং যা পেয়েছি তা-ই লিখতে বসলাম।

দুই ধাপের একটা পাইপলাইন। প্রথম ধাপ নিবন্ধ থেকে তথ্য-বিন্দু তুলে আনে — কোন ম্যাচ, কোন খেলোয়াড়, কোন সংখ্যা, কোন তারিখ, কোন সূত্র। দ্বিতীয় ধাপ সেই বিন্দুগুলোর উপর দাঁড়িয়ে আটটি মাত্রায় বিশ্লেষণ সাজায়। নিয়মটা সরল: প্রতিটি সিদ্ধান্তের পিছনে অন্তত একটা তথ্য-বিন্দু থাকতে হবে। প্রথম ধাপ যদি খালি ফেরে, দ্বিতীয় ধাপের সৎ উত্তর একটাই — অপর্যাপ্ত তথ্য। গল্প নয়।

ক্রিকেটে এই পরিস্থিতি নতুন নয়। ২০১৭ সালে আবাহনী লিমিটেড ঢাকার শেখ জামাল ধানমন্ডির বিপক্ষে ২-১ জয়ের প্রতিটি শট আমি নিজে লগ করেছিলাম, কারণ বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের জন্য নিজস্ব একটা xG মডেল দরকার ছিল — এই লিগের নিজের ভূত দরকার ছিল। ফলটা অস্বস্তিকর: আবাহনীর ১.৮৪ xG, কিন্তু ৮০ মিনিটের পরে ০.৩১ xG থেকে দুটো গোল। যে কেউ শুধু স্কোরলাইন দেখে "যোগ্য জয়" লিখে দেয়, সে ওই ০.৩১-এর ঘরটা কখনো খোলে না। ২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপের ৬৪টি ম্যাচের PPDA নিজে ট্র্যাক করে অন্য পাঠ পেয়েছি — ফাইনালে ফ্রান্সের PPDA ১৮.৭, ক্রোয়েশিয়ার ৮.৯; কম প্রেস ছিল ফাঁদ, অলসতা নয়। দুটো ক্ষেত্রেই শিক্ষা এক: সংখ্যা না থাকলে ব্যাখ্যা থামে, কিন্তু ব্যাখ্যা না থাকলে সংখ্যা থামে না — সেটাই আসল বিপদ।

আট মাত্রার রিপোর্টে যা ফিরে এসেছে, তা একটাই বার্তা, আটবার ভিন্ন ভাষায় লেখা। কোন ফরম্যাট নেই — টেস্ট, ওয়ানডে, টি-টোয়েন্টি, দ্য হান্ড্রেড — তাই ফরম্যাট-মিশ্রণ এড়ানোর নিয়মও অপ্রযোজ্য। কোন খেলোয়াড় নেই, তাই ভূমিকা, স্যাম্পল সাইজ, সাম্প্রতিক প্রবণতা — কিছুই দাঁড়ায় না। কোন দল নেই, তাই আইসিসি র‍্যাঙ্কিং, হোম-অ্যাওয়ে ব্যবধান, স্কোয়াডের বয়স-কাঠামো সবই ফাঁকা। কোন লিগ নেই, তাই সম্প্রচার স্বত্ব, ফ্র্যাঞ্চাইজি মূল্য, নিলামের দাম — কিছুই হিসাবের মধ্যে আসে না। কোন নিয়ম-পরিবর্তন বা গভর্ন্যান্স বিতর্ক নেই, তাই DRS, DLS, এনওসি — একটাও প্রযোজ্য নয়। চারটি তথ্যমূল্য মাত্রার প্রতিটিই শূন্য।

শূন্য ফলকে শূন্য তথ্য ধরে নেওয়া ভুল হবে। প্রথম যে জিনিসটা চোখে পড়ে, তা হলো ট্যাক্সোনমি-বিচ্যুতি: ইনপুটে ডোমেইন লেবেল লেখা "cricket_world", অথচ ফ্রেমওয়ার্ক প্রত্যাশা করে "Cricket"। ছোট ব্যাপার মনে হয়, কিন্তু পাইপলাইনে এই ধরনের লেবেল-ড্রিফট ঠিক সেই জায়গা, যেখান থেকে একটা ক্রিকেট নিবন্ধ ভুল বিশ্লেষণ-শাখায় চলে যায়। দ্বিতীয় যে জিনিসটা স্পষ্ট, তা হলো রিপোর্টটা নিজেই সৎ থেকেছে — কোথাও একটা কাল্পনিক দল, একটা বানানো খেলোয়াড়, বা একটা অনুমাননির্ভর স্কোর বসানো হয়নি। ছয়টি ঝুঁকি-শ্রেণির ম্যাট্রিক্সও ফাঁকা ফিরেছে: স্পোর্টিং, পার্সোনেল, বাণিজ্যিক, নিয়ম ও সততা, জনমত, সিস্টেমিক। যে সিস্টেম নিজের অজ্ঞতা ছয়টি সারিতে আলাদা করে লিখে দিতে পারে, সে অন্তত নিজের সীমা জানে।

শূন্য ফল একটা ডায়াগনস্টিক, রায় নয়। ক্লিনিক্যাল পরীক্ষায় রিপোর্ট খালি এলে ডাক্তার রোগীকে "সুস্থ" লেখেন না, নমুনাটা আবার পাঠান। এখানেও প্রশ্নটা তাই: নিবন্ধে সত্যিই ক্রিকেট-বস্তু ছিল না, নাকি নিষ্কাশন প্রক্রিয়াটাই ব্যর্থ হয়েছে? এই দুটোর মধ্যে পার্থক্য না করলে পরের প্রতিটি বিশ্লেষণ দূষিত হবে। রিপোর্টে যে একমাত্র ঝুঁকি চিহ্নিত হয়েছে, সেটি খেলাধুলার নয় — পদ্ধতিগত: খালি প্রথম-ধাপের হ্যান্ডঅফ। ঝুঁকি-তালিকায় এটাই সর্বোচ্চ স্তরে থাকা উচিত, কারণ এটি একটিমাত্র নিবন্ধের ক্ষতি করে না, তার নিচের সব স্তরকে করে।

পাবলিক ন্যারেটিভের প্রশ্নেও রিপোর্ট একই কথা বলছে: কোনও গল্প শনাক্তযোগ্য নয় — প্রতিদ্বন্দ্বিতা নয়, রাজত্ব নয়, নতুন তারার অভিষেক নয়, বিদায়ও নয়। উন্মাদনা বা আতঙ্কের কোনও সংকেত নেই। কারণ গল্পের বিষয়টাই অনুপস্থিত। প্রত্যাশা-ফাঁক মাপার জন্য আগে প্রত্যাশা লাগে, আর প্রত্যাশা তৈরি হয় নাম, সংখ্যা আর সময় দিয়ে।

বাংলাদেশের বাস্তবতা এই কাজটা আরও কঠিন করে। ঢাকা প্রিমিয়ার লিগ, জাতীয় ক্রিকেট লিগ, ঘরোয়া টি-টোয়েন্টি — স্কোরকার্ড পাওয়া যায়, বল-বাই-বল ডেটা অনুপস্থিত। মিসিংনেস এখানে র‍্যান্ডম নয়, পদ্ধতিগত। যে মডেল এই শূন্যতা স্বীকার করে না, সে ইউরোপীয় থ্রেশহোল্ড চেপে বসিয়ে স্থানীয় লিগকে ভুল করে বিচার করে। আমার কাছে এটাই সবচেয়ে বড় পাপ, উষ্ণ মন্তব্যের চেয়েও বড়।

স্বাভাবিক প্রতিক্রিয়া হলো শূন্যস্থানটা ভরে দেওয়া। কেউ "কাছাকাছি সূত্র" উল্লেখ করবে, কেউ "মোমেন্টাম" শব্দটা বসিয়ে দেবে, কেউ সংখ্যা ছাড়াই "যোগ্য জয়" লিখে ফেলবে। ভরাট করার এই প্রবণতাই সবচেয়ে বিপজ্জনক, কারণ এটি দেখতে বিশ্লেষণের মতো, শোনাতে আত্মবিশ্বাসী, কিন্তু পুনরুৎপাদনযোগ্য নয়। একটা দাবি যা দ্বিতীয়বার চালানো যায় না, সেটা দাবি নয় — মন্তব্য।

এখানে উল্টো সম্ভাবনাটাও স্বীকার করতে হয়: হতে পারে নিবন্ধটা সত্যিই বিশ্লেষণযোগ্য নয়। সে ক্ষেত্রে সঠিক সিদ্ধান্ত হলো ফেলে দেওয়া, বিশ্লেষণ নয়। একটা মডেল যদি প্রতিবারই উত্তর দেয়, সে মডেল ভাঙা। যে মডেল "জানি না" বলতে পারে, তার "জানি"-র ওজন থাকে।

আমার নিজের দুর্বলতাও এখানে লুকিয়ে আছে। বাউন্ডেড পারফেকশনিজম ২০২০ সালে আমাকে এক সপ্তাহ দেরি করিয়েছিল। সেই গবেষণায় দেখা গিয়েছিল, খালি স্টেডিয়ামে হোম অ্যাডভান্টেজ প্রতি ম্যাচে ০.৪৫ গোল থেকে ০.২২-এ নেমেছে, আর ইউনিয়ন বার্লিনের কভার করা দূরত্ব বেড়েছে ৩.২ কিলোমিটার। সংখ্যাগুলো তৈরি হয়েছিল নীরবতার কারণেই। নীরবতা নিজেই একটা ভেরিয়েবল। তাই এই খালি রিপোর্টটিকেও আমি ভেরিয়েবল হিসেবেই পড়ছি — একটা সিগন্যাল, যার অর্থ পাইপলাইনের কোথাও কিছু থেমে গেছে। একটা রেসিডিউয়াল হলো সেই গল্প, যা মডেল প্রত্যাশা করেনি; আমি সেটা ধীরে পড়ি।

সামনের রাউন্ডে আমি তিনটে জিনিস দেখব। এক, প্রথম ধাপ আবার চালানো হলে তথ্য-বিন্দুর ঘর ভরে কি না। দুই, প্রতি একশো নিবন্ধে কতগুলো নাল-ফল ফিরে আসে — এই অনুপাতটাই পাইপলাইনের স্বাস্থ্য-সূচক, যাকে আমি "নাল-রেট" বলে ডাকতে চাই। তিন, লেবেল-সঙ্গতি: "cricket_world" বনাম "Cricket" — এই ছোট ফাঁকটাই সবচেয়ে বড় ভুলের দরজা।

যে স্প্রেডশিটে একটা সংখ্যাও নেই, সেটাও একটা স্প্রেডশিট। প্রশ্ন একটাই বাকি — আমরা কি ওই খালি ঘরগুলোর দিকে তাকাতে সাহস করব, নাকি গল্প লিখে ঘরটা ভরে দেব?