রাঙ্গপুরের খালি স্প্রেডশিট: ডেটা যখন কিছুই বলে না

রাত ২টা ৪০ মিনিট। রাঙ্গপুরের বাড়ির ছোট টেবিলে ল্যাপটপ খোলা, পাশে ঠান্ডা হয়ে যাওয়া চা। সামনে একটা দ্বিতীয় স্তরের বিশ্লেষণ প্রতিবেদন—ট্যাকটিক্স, ক্লাব ফাইন্যান্স, ফলাফল-চক্র, লিগ ল্যান্ডস্কেপ, নিয়ম-কানুন, ম্যানেজমেন্ট, ঝুঁকি, মিডিয়া ন্যারেটিভ, ইন্ডাস্ট্রি ট্রান্সমিশন। নয়টি বিভাগের সারণি পুরোপুরি টানা হয়েছে। প্রতিটি ঘরের জবাব একটাই: অপর্যাপ্ত তথ্য। স্পোর্টিং মূল্য এক তারা, ইন্ডাস্ট্রি মূল্য এক তারা, সূত্র: অনুপস্থিত, সময়-সংবেদনশীলতা: মূল্যায়ন করা হয়নি।

প্রথমে ভেবেছিলাম প্রতিবেদনটা ব্যর্থ। কয়েক মিনিট পর বুঝলাম, যে বিশ্লেষক এটা লিখেছেন তিনি ব্যর্থ হননি—তিনি অনুমান করতে অস্বীকার করেছেন। ফুটবল-বিশ্লেষণের বাজারে এটাই সবচেয়ে কঠিন কাজ, কারণ প্রতিটি শূন্য ঘর পূরণ করার জন্য একটা সুন্দর গল্প সবসময় হাতের কাছেই থাকে।

২০১৭ সাল। ফুটবলল্যাবের জুনিয়র অ্যানালিস্ট হিসেবে তখন রাঙ্গপুরের একটা ইন্টারনেট ক্যাফেতে বসে আমি আমার প্রথম xG মডেল বানাই। বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের আবাহনী লিমিটেড ঢাকা বনাম শেখ রাসেল ক্রীড়া চক্রের ম্যাচ। আমি ১,৮৪২টি পাস আর ২৪টি শট চার্ট করি। মডেল বলল, আবাহনীর ২-১ জয়টা ফুলিয়ে বলা—১.৭ বনাম ০.৯ xG। আমি বিশ্বাস করতাম ডেটা কখনো মিথ্যা বলে না। আমি কাঁচা ইভেন্ট ডেটাসহ ৯০০ শব্দের ব্রেকডাউন ছাপলাম, সেটা ৩,৪০০ বার শেয়ার হল।

সেই রাত থেকে প্রতিটি লেখা শুরু হয় একটা মেথডোলজি বক্স দিয়ে: ডেটার সূত্র, নমুনার আকার, মডেলের সংস্করণ। সূত্র ছাড়া বাক্য লিখি না, অন্তত একটা অ্যাডভান্সড মেট্রিক ছাড়া ম্যাচ রিপোর্ট লিখি না। এতে লেখা ধীর হল, কিন্তু বিশ্বাসযোগ্য হল—আর এডিটররা রিক্যাপের বদলে ট্যাকটিক্যাল এক্সপ্লেনার ধরতে শুরু করলেন।

এখন আমি বলব, শূন্যতা নিজেই একটা ফাইন্ডিং। ফুটবল-জগৎ মেনে নিতে পারে না যে কোনো ডেটাসেটে তথ্যবিন্দু শূন্য হতে পারে; তাই যেখানে প্রমাণ নেই সেখানে ভাষা ঢুকিয়ে দেওয়া হয়। কিন্তু “NN ডেটা নেই” আর “PPDA শূন্য” এক জিনিস নয়—একটা অজ্ঞতার স্বীকৃতি, আরেকটা ভুল দাবি।

২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপে ক্রোয়েশিয়া ইংল্যান্ডকে ২-১ গোলে হারানোর পর আমি PPDA বের করি—৮.৭। সঙ্গে লুকা মডরিচের কভার করা দূরত্ব ১৩.৮ কিলোমিটার। অতিরিক্ত সময়ে ইংল্যান্ডের প্রেস কীভাবে বাইপাস হল, তার একটা পাস-নেটওয়ার্ক ম্যাপ বানাই। সেই ১,২০০ শব্দের লেখা দুটি জাতীয় রেডিও শো টেনে নেয়, আউটলেট আমাকে তাদের বিশ্বকাপ ডেটা লিড বানায়। আমার প্রেস-ম্যাপ হয়ে গেল গল্প—কারণ সেখানে নমুনা ঘন ছিল, সিদ্ধান্ত পরিষ্কার ছিল।

তফাতটা স্টাইলিস্টিক নয়। ৮.৭ PPDA থেকে একটা ভার্ডিক্ট বেরোয়। অনুপস্থিত তথ্যবিন্দু থেকে বেরোয় শুধু বানানো কথা, যার গায়ে বাইলাইন সেঁটে দেওয়া হয়।

দ্বিতীয় স্তরটা এরর টার্ম নিয়ে। রাঙ্গপুরের মডেলে ১.৭ বনাম ০.৯ xG, অথচ ফল ২-১। মডেল মিথ্যা বলেনি। একটি ডিফ্লেকশন, ২৪ শটের পাতলা নমুনা, গোলকিপারের এক মুহূর্তের সিদ্ধান্ত—এসব মিলে ০.৮ xG-এর ব্যবধানকে একবারের জন্য কয়েন টস বানিয়ে দেয়। আমি দেখলাম রাঙ্গপুরের স্প্রেডশিট মিথ্যা বলেনি; ডার্বি বেছে নিয়েছিল বিশৃঙ্খলা। প্রথম লেখায় লিখেছিলাম “আবাহনী আধিপত্য করেছে”। পরদিন সেটা বদলে কনফিডেন্স ব্যান্ড যোগ করি এবং লিখি, ২৪ শটের নমুনায় ০.৮ xG ব্যবধান দিকনির্দেশক আস্থা দেয় ৬৮ থেকে ৭২ শতাংশের বেশি নয়। সেদিনই আমি চার্টকে ধর্মগ্রন্থ বলা বন্ধ করি।

শূন্য ঘরের আসল মূল্য: সেটা বলে দেয়, আপনার আত্মবিশ্বাসের কত শতাংশ প্রমাণে ঢাকা আর কত শতাংশ অভ্যাসে ঢাকা।

তৃতীয় স্তরটা পাইপলাইন ঝুঁকি—আর এটাই সত্যিকারের স্কোরযোগ্য ঝুঁকি। যে প্রতিবেদনে নয়টি বিভাগই শূন্য, সেখানে স্পোর্টিং, ফাইন্যান্স, নিয়ম বা ড্রেসিংরুম ঝুঁকির কোনো স্কোর বসানো যায় না। একটা মাত্র ঝুঁকি বসানো যায়—উপরের ধাপে তথ্য-প্রবাহ ব্যর্থতা। উচ্চ তীব্রতা, উচ্চ সম্ভাবনা। নিচের ধাপের কেউ যদি অনুমান দিয়ে ফাঁক ভরাট করে, আউটপুট হ্যালুসিনেশনে পরিণত হয়, কিন্তু সেটা নিরীহ হ্যালুসিনেশন নয়—এডিটরিয়াল পেজে ছাপা হ্যালুসিনেশন।

এখানে দুটো কারণ সম্ভব, আর দুটোর চিকিৎসা আলাদা। এক, উৎস প্রতিবেদন ঠিকভাবে পার্স হয়নি—তাহলে সমাধান প্রযুক্তিগত: এক্সট্রাকশন পুনরায় চালাও। দুই, উৎস আসলেই বিষয়বস্তু-শূন্য—তাহলে সমাধান পদ্ধতিগত: থামো, নতুন ইনপুট চাও। দুটো চিকিৎসাই প্রক্রিয়াগত, বিশ্লেষণাত্মক নয়। যে বিশ্লেষক এখানে “সম্ভবত” লিখে এগিয়ে যান, তিনি আসলে ডেটার নামে নিজের অনুমান বিক্রি করছেন।

২০২০ সালে খেলা বন্ধ, তখনও এটা প্রমাণিত হয়। লাইভ ম্যাচ নেই, তাই বান্ডেসলিগার রিস্টার্ট ডেটা দিয়ে খালি স্টেডিয়াম মডেল বানালাম—অনুমান দিয়ে নয়, সীমিত দাবি দিয়ে। বায়ার্ন মিউনিখ বনাম বরুশিয়া ডর্টমুন্ডের নমুনায় হোম xG ২.১ থেকে ১.৪-তে নামল, হোম অ্যাডভান্টেজ ০.৪২ গোল থেকে ০.১৮-তে। ৪৭ দিন প্রতিদিন বুলেটিন বেরোল, আউটলেটের ট্রাফিক তিনগুণ হল, এডিটর বললেন এটাই শাটডাউনের একমাত্র নির্ভরযোগ্য কনটেন্ট। শিক্ষাটা পরিষ্কার: ডেটা পাতলা হলে দাবির প্রস্থ কমান, আর যাচাইয়ের ফ্রিকোয়েন্সি বাড়াও। খালি ইনপুট মানে খালি মাস নয়—খালি সারি।

এখন কন্ট্রারিয়ান পয়েন্টটা, যেটা ইনপুটের দিকে তাকালে সবচেয়ে বেশি চোখে লাগে। আমরা শূন্যতাকে দুর্বলতা ভাবি, কিন্তু ফুটবলে বড় ভুলটা উল্টো—ফাঁক ভরাট করা। ট্রান্সফার মার্কেট এর জীবন্ত প্রত্নতত্ত্ব: একটা গুজব, যার কোনো সূত্র-স্তরই নেই, তার গায়ে একটা ফি বসে যায়; ফিটা হয়ে যায় তথ্য; তথ্য হয়ে যায় প্রত্যাশা; প্রত্যাশা হয়ে যায় রায়। ছয় মাস পর দেখা যায়, পুরো সিরিজটা একটিমাত্র নথিহীন টুইট থেকে দাঁড়িয়ে ছিল। সংযোগ আর কারণ এক নয়, আর একবার ভুল ফি জনসমক্ষে ছাপা হলে সেটা আর ফেরানো যায় না।

আমার নিজের একটা কাঠামোগত ঝুঁকি এখানে আছে। ব্রিটেনে জন্ম, কাজ বাংলাদেশে—এটা সহজ যে আমি প্রিমিয়ার লিগের প্রেস-থ্রেশহোল্ড আমদানি করে বসিয়ে দিই, যে থ্রেশহোল্ড রাঙ্গপুরের ডেটা বহন করতে পারে না। স্থানীয় লিগের বাজেট, ভ্রমণ-লোড, প্রতিষ্ঠানগত স্থিরতা—এগুলো মডেলে না ঢুকলে মডেল সঠিক সংখ্যা দিয়ে ভুল জায়গায় পৌঁছায়। আর নারী লিগ নিয়ে আমাদের তথ্যায়ন আরও খারাপ: যেখানে বিনিয়োগ নেই, সেখানে করপোরেট প্রতিবেদনের পাতা ছাড়া কোনো স্প্রেডশিটই নেই। তথ্য না থাকা মানে তথ্য না থাকা; ফাঁক ভরাট করার অজুহাত নয়।

তাই ফাইনাল সিদ্ধান্তটা সংখ্যায়, অভিব্যক্তিতে নয়। বর্তমান ইনপুটের তথ্য-মূল্য চার মাপকাঠিতেই এক তারা, আর এক তারার উপরে কোনো থিসিস দাঁড়ায় না। সিদ্ধান্ত: বিশ্লেষণ স্থগিত, প্রমাণ চাওয়া।

সামনের রাউন্ডের সিগন্যাল tigaটাই দেখার: এক, তথ্যবিন্দুর ঘর কখন ভরে—যেকোনো একটা বাস্তব তথ্য উপস্থিত হলেই সম্পূর্ণ ফ্রেমওয়ার্ক নि্পাদনযোগ্য। দুই, সূত্রের নাম কখন বসে—তবেই সূত্র-মান গ্রেডিং সম্ভব। তিন, তারিখ বা সময়-জানালা কখন যুক্ত হয়—তবেই সময়োপযোগী মূল্য দেওয়া যায়। ট্র্যাকিং ছাড়া সমালোচনা শুধু অভিমত। আর আমার পরের লেখাটা “কী হয়েছে” দিয়ে শুরু হবে না—শুরু হবে “এক্স ঘটলে ডেটা কী আশা করে” দিয়ে, কারণ অনিশ্চয়তার মধ্যেই পাঠকের আসল প্রয়োজন একটা নির্ভরযোগ্য রেফারেন্স, আর একটা চটকদার গল্প নয়। ছয় মাস পরে এই মডেলটা আবার দেখব; তখন যদি তথ্যবিন্দু ভরা থাকে আর থ্রেশহোল্ড একই থাকে, তবেই রায়টা চূড়ান্ত হবে।