তথ্য-শূন্যতার শৃঙ্খলা: এশিয়ার ক্রিকেট-বাজারে কখন বলতে হয় "পর্যাপ্ত তথ্য নেই"

গত মাসে রাত প্রায় দুটোয় একটা বিশ্লেষণ-ফাইল খুলেছিলাম। ফাইলের নাম দেওয়া ছিল একটি এশীয় ক্রিকেট-গল্পের নামে। প্রত্যাশা ছিল, ভেতরে থাকবে ম্যাচের তথ্য, খেলোয়াড়ের সংখ্যা, দলের কাঠামো, তারিখ, সূত্র। খোলার পর দেখলাম আটটি প্রধান কলামের প্রতিটিই খালি। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, সারসংক্ষেপ নেই, তথ্যবিন্দু নেই, খেলোয়াড় নেই, দল নেই, তারিখ নেই। শুধু একটা লেবেল টিকে ছিল—cricket_asia। সেই রাতেই একটা কথা স্পষ্ট হলো। ক্রিকেট-বিশ্লেষণে সবচেয়ে কঠিন কাজ তথ্য খুঁজে বের করা নয়; সবচেয়ে কঠিন কাজ হলো, যখন তথ্য নেই, তখন সেটা স্বীকার করা। ক্যামেরা চলবে, ধারাভাষ্য চলবে, হাইলাইটস চলবে, সোশ্যাল ফিড ভরে উঠবে; কিন্তু হিসাবের খাতায় কিছুই উঠবে না। আমি প্রায় নয় বছর ধরে এই খাতাটাই দেখছি। এই সময়ে যা শিখেছি, তা হলো—এশিয়ার ক্রিকেটে শূন্যতা ব্যতিক্রম নয়, শূন্যতাই নিয়ম। যে বিশ্লেষক এই নিয়ম মানতে পারেন না, তিনি নিজের অজান্তেই গল্প বানাতে শুরু করেন। খালি ফাইল চুপচাপ ভরে ওঠে আন্দাজে; শূন্য তথ্যবিন্দু থেকে জন্ম নেয় আত্মবিশ্বাসী উপসংহার। এটাই আমার পেশার সবচেয়ে বড় ফাঁদ। আমাদের এই অঞ্চলের ক্রিকেট-তথ্যের একটা অদ্ভুত গড়ন আছে। দর্শক কোটি কোটি, উৎসাহ সীমাহীন, কিন্তু ডেটা-অবকাঠামো প্রায়ই অনুপস্থিত। আন্তর্জাতিক ক্রিকেটে ২০০৬ সালের পর থেকে বল-ট্র্যাকিং, হক-আই, স্নিকো-মিটার এসেছে বটে, কিন্তু সেগুলো নির্ভর করে সম্প্রচার-মানির উপর। যেখানে বড় সম্প্রচার নেই, সেখানে এই স্তরটা নেই। আর এই অঞ্চলের বিপুল অংশ ম্যাচ—ঘরোয়া লিগ, বয়সভিত্তিক ক্রিকেট, নারী ক্রিকেট, সহযোগী দেশের ক্রিকেট—ঠিক সেই অঞ্চলেই পড়ে। ভাবুন একটা ঘরোয়া প্রথম শ্রেণির ম্যাচের কথা। চার দিনের খেলা, দুই ইনিংস, চারশো ওভারের বেশি বল। অথচ সেই ম্যাচের ব্যাল-বাই-বল ডেটা হয়তো কোথাও সেভ হয় না। পিচ-ম্যাপ নেই, ওয়াগন হুইল নেই, স্পিন-রোটেশন নেই। যা আছে, তা শুধু স্কোরকার্ড—কে কত রান করল, কে কত উইকেট নিল। এই স্কোরকার্ড থেকে আপনি বলতে পারবেন কে ভালো খেলেছে, কিন্তু বলতে পারবেন না কীভাবে ভালো খেলেছে, কোন পরিস্থিতিতে, কী দুর্বলতা ঢেকে রেখে। এই শূন্যতার একটা সরাসরি ফল আছে। ক্রিকেট-বাজারে গুজব আর তথ্যের দাম প্রায় সমান হয়ে যায়, কারণ তথ্যের ঘাটতিই গুজবকে জায়গা দেয়। যখন আপনি জানেন না, ঠিক তখনই আন্দাজ সবচেয়ে জোরে কথা বলে। এশিয়ার ক্রিকেট-বাজার যে এখন ক্রমাগত বাড়ছে, সেটা স্পষ্ট। ট্রান্সফার-উইন্ডোর সময় এটা আরও স্পষ্ট হয়। কিন্তু খেয়াল করুন, ক্রিকেটের 'ট্রান্সফার মার্কেট' ফুটবলের মতো নয়। এখানে ট্রান্সফার ফি নেই। নেই কোনো ক্লাব, যাকে বিনিময় মূল্য দিতে হয়। যা আছে, তা হলো ফ্র্যাঞ্চাইজি নিলাম, ওভারসিজ খেলোয়াড়ের প্রাপ্যতা, এনওসি, কেন্দ্রীয় চুক্তি, আর লিগ-উইন্ডোর সময়সূচি—আইএলটি-টোয়েন্টি, এসএ২০, বিগ ব্যাশ, বিপিএল। এই কাঠামোর একটা বড় পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া আছে। যেহেতু বিনিময় মূল্য নেই, সেহেতু কোনো খেলোয়াড়ের প্রকৃত বাজারমূল্য মাপার সরাসরি সূত্রও নেই। ফুটবলে একটা রেকর্ড ফি একটা স্পষ্ট সিগন্যাল; ক্রিকেটে সেই সিগন্যালটা অস্পষ্ট। ফলে যেটা বাড়ে, তা হলো এজেন্ট-কেন্দ্রিক গুজব আর 'সূত্রের বরাত' দিয়ে লেখা খবর। ট্রান্সফার-উইন্ডোর সময় পাঠকদের সবচেয়ে বড় অভাব তাই তথ্য নয়—তথ্যের নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করার ফিল্টার। আমি সেই ফিল্টারটাই তৈরি করতে চাই। শর্ত একটাই: ফিল্টারটাকে সৎ হতে হবে। মানে, যেখানে তথ্য নেই, সেখানে ফিল্টারকে 'তথ্য নেই' বলতে হবে—এমনকি যদি সেটা গল্পের আকর্ষণ নষ্ট করে। শুরু হোক একটা বাস্তব প্রশ্ন দিয়ে, যেটা ট্রান্সফার-উইন্ডোতে সবচেয়ে বেশি শোনা যায়: 'অমুক খেলোয়াড় বড় ম্যাচের খেলোয়াড়।' এই বাক্যটা শুনতে নিরীহ, কিন্তু বিশ্লেষণের দৃষ্টিতে এটা একটা অসম্পূর্ণ দাবি। কারণ এতে তিনটে জিনিস নেই—সংজ্ঞা, হর, আর পরীক্ষা। 'বড় ম্যাচ' মানে কী? ফাইনাল? নকআউট? চিরপ্রতিদ্বন্দ্বিতা? সংজ্ঞা না দিলে দাবিটা দাঁড়ায় না। ধরা যাক, আপনি 'বড় ম্যাচ' বলতে বুঝলেন কোনো টুর্নামেন্টের সেমিফাইনাল ও ফাইনাল। এখন হর বের করতে হবে—খেলোয়াড়টি ক্যারিয়ারে কতগুলো এমন ম্যাচ খেলেছেন। যদি উত্তর হয় সাত, তাহলে সেই সাত ম্যাচের গড় দিয়ে আপনি কোনো খেলোয়াড়ের 'বড় ম্যাচের ক্ষমতা' মাপতে পারবেন না; আপনি মাপছেন সাতটা দিনের ভাগ্য। সাতটা দিনে একজন ব্যাটারের আউট হওয়ার ধরন, ক্যাচ পড়ার ভাগ্য, টস—সব মিলিয়ে ওঠে যেটা তথ্য নয়, শব্দ। আমি এই কারণেই সূত্রকে চারটি স্তরে ভাগ করি। স্তর এক: প্রাথমিক নথি। বোর্ডের আনুষ্ঠানিক ঘোষণা, চুক্তির কপি, আইসিসির রায়, বল-বাই-বল ডেটা, ম্যাচ রেফারির প্রতিবেদন। এই স্তরে গুজব ঢোকার সুযোগ কম, কারণ এখানে দাবির পেছনে একটা কাগজ থাকে। স্তর দুই: ট্র্যাক-রেকর্ডসহ সাংবাদিক। যাঁর আগের দশটা খবর সত্যি হয়েছে, তাঁর এগারো নম্বরটাও সম্ভাব্য। কিন্তু সম্ভাবনা মানে নিশ্চয়তা নয়। স্তর তিন: সংগ্রাহক। যিনি অন্য কারও খবর ছড়ান। এখান থেকে মূল সূত্র হারিয়ে যেতে শুরু করে। স্তর চার: বেনামি 'সূত্রের বরাত'। এই স্তর বিশ্লেষণের খাতায় ওঠে না, বিনোদনের খাতায় ওঠে। এই চার স্তর মেনে চললে পাঠক নিজেই হিসাব করতে পারেন, কোন খবরটা কতটা জোরে ধরবেন। ট্রান্সফার-উইন্ডোতে এই হিসাবটাই পাঠকের আসল সুরক্ষা। এরপর আসে সংখ্যার শৃঙ্খলা। আমার নিয়ম সরল: কোনো দাবির পাশে সবসময় N লিখুন, মানে নমুনার আকার। আট ম্যাচের ভিত্তিতে কোনো খেলোয়াড়কে 'ফর্মে ফিরেছেন' বলা যায় না, যদি না আপনি আগেই ঠিক করে রাখেন আট ম্যাচ আপনার জন্য যথেষ্ট। এই আগে-ঠিক-করা ব্যাপারটার নাম প্রি-কমিটমেন্ট। আগে সিদ্ধান্ত নিন, কত নমুনা পেলে আপনি সিদ্ধান্তে পৌঁছাবেন। পরে সিদ্ধান্ত নিয়ে তারপর নমুনা বাছলে সেটা আর বিশ্লেষণ থাকে না, থাকে সাজানো প্রমাণ। ২০২০ সাল আমার কাছে একটা উপহার ছিল, যদিও তখন সেটা উপহার মনে হয়নি। করোনার বিরতির পর যখন খেলা ফিরল, স্টেডিয়ামগুলো খালি। ফুটবলে আমি যেটা করেছিলাম—প্রথম পাঁচ রাউন্ডের খালি-স্টেডিয়াম ম্যাচ নিয়ে হিসাব—সেই একই পরীক্ষা ক্রিকেটেও সম্ভব হলো। ঘরের মাঠের সুবিধা এতদিন ছিল একটা অবিচ্ছেদ্য জিনিস; হঠাৎ সেটা ভাগ করা গেল। আমার প্রথম xG টেমপ্লেট বানিয়েছিলাম ২০১৮ সালে, সতেরো বছর বয়সে, রংপুরে বসে। তারপর শিখেছি তার পরিষ্কার কোণগুলোকে অবিশ্বাস করতে। ক্রিকেটে সেই শিক্ষা আরও সত্যি। কারণ ক্রিকেটে ঘরের মাঠের সুবিধা কখনোই একটিমাত্র জিনিস ছিল না। সেটা কয়েকটা অংশে ভাগ করা যায়— পিচ ও আবহাওয়া: ঘরের দল আগেই জানে পিচ কেমন হবে, কখন স্পিন ধরবে, কখন শিশির পড়বে। আম্পায়ারের সিদ্ধান্ত: দর্শক-চাপে এলবিডব্লিউ-র সীমান্ত-রায় ঘরের দিকে হেলে বলে বহু গবেষণায় দেখা গেছে। টস ও সময়সূচি: ঘরের দল নিজের সুবিধার সময়ে ম্যাচ পায়, ভ্রমণ-ক্লান্তি কম। পরিচিতি ও রুটিন: ঘরের খেলোয়াড়ের ঘুম, খাবার, পরিবার—সব ঠিক জায়গায়। খালি স্টেডিয়াম এই অংশগুলোর মধ্যে যেটা সরায়, সেটা প্রধানত আম্পায়ার-চাপ আর দর্শক-শব্দ। পিচ, আবহাওয়া, ভ্রমণ—এগুলো তো থেকেই যায়। তাই খালি স্টেডিয়ামে ঘরের জেতার হার যখন নামে, সেটা প্রমাণ করে শব্দের একটা অংশ আছে; প্রমাণ করে না যে ঘরের সুবিধাটাই শব্দ। এখানে একটা সতর্কতা জুড়ে দিতে চাই, কারণ এটা না দিলে বিশ্লেষণটা মিথ্যা নিশ্চয়তায় পরিণত হয়। ২০২০ সালের খালি স্টেডিয়াম কোনো পরিচ্ছন্ন পরীক্ষা নয়। সেই সময়ে বায়ো-বাবল ছিল, সময়সূচি বদলেছিল, ফরম্যাট বদলেছিল, খেলোয়াড় অনুপস্থিত ছিল, আম্পায়ার-প্রোটোকল বদলেছিল। এই সব কারণ মিশে গেছে। যে নকশা এই কারণগুলো আলাদা করতে পারে না, সেটা যা বলতে পারে তা হলো—এটা একটা ইঙ্গিত, চূড়ান্ত ফল নয়। আরেকটা ফাঁদ আছে, যেটা আমার নিজের পুরনো পাপ। ফুটবল থেকে আমদানি করা কম্পোজিট মেট্রিক। ক্রিকেটে আমরা এখন অনেক মিশ্র সূচক বানাই—ব্যাটিং ইমপ্যাক্ট স্কোর, বোলিং ইকোনমি-প্লাস, ফিল্ডিং-সেভ রান। এই সূচকগুলো বানাতে আরাম লাগে, আর একবার নাম দিয়ে ফেললে সেগুলোকে রক্ষা করাও সহজ। কিন্তু সমস্যা হলো ভিতরের ওজনগুলো। কে ঠিক করল ব্যাটিং সূচকে স্ট্রাইক-রেটের ওজন চল্লিশ শতাংশ, গড় রানের ওজন ত্রিশ শতাংশ? সেই ওজনগুলো নির্বাচন করা হয় মানুষের রুচি দিয়ে, গণিত দিয়ে নয়। মেট্রিকের নির্ভুল চেহারা ওজনের খেয়ালখুশি ঢেকে রাখে। আমার নিয়ম তাই: যে লেখায় একটা নতুন সূচক প্রথমবার আসে, সেই লেখাতেই সূচকের ব্যর্থতার উদাহরণ থাকতে হবে। ওজনের উপর সেনসিটিভিটি পরীক্ষা চালাতে হবে—ওজন বদলালে ক্রমটা বদলায় কি না। যদি ছোট একটা ওজন-পরিবর্তনেই সেরা দশের ক্রম ওলটপালট হয়ে যায়, তাহলে সেই সূচক কোনো রায় নয়, শুধু একটা দাবি—যা এখনো বিচারের অপেক্ষায়। তারপর আসে প্রক্সি-র প্রশ্ন। যখন আসল তথ্য নেই, তখন কী ব্যবহার করবেন? এখানে দুটো পথ। এক, স্কোরকার্ড-ভিত্তিক প্রক্সি—যেমন স্ট্রাইক-রেট, ইকোনমি, ক্যাচ-টু-মিস অনুপাত। দুই, প্রত্যক্ষ পর্যবেক্ষণ। কিন্তু পর্যবেক্ষণকে আপনি তখনই প্রক্সি হিসেবে ব্যবহার করতে পারবেন, যখন সেটা গুনতে পারবেন। ধরা যাক, আমি বলতে চাই কোন দল পাওয়ারপ্লেতে চাপ তৈরি করে। PPDA ফুটবলের মাপকাঠি; ক্রিকেটে তার সরাসরি প্রতিরূপ নেই। কিন্তু একটা সৎ প্রক্সি আছে: পাওয়ারপ্লেতে প্রতি ওভারে কত ডট বল, আর কত বাউন্ডারি। ডট-বলের হার বাড়লে বাউন্ডারি-হার কমে—এই সম্পর্কটা যদি আমার কাছে অন্তত বিশটি ম্যাচের ডেটায় ধারাবাহিকভাবে থাকে, তবেই আমি সেটাকে প্রক্সি বলতে পারি। বিশের কম হলে সেটা আমার কাছে 'পর্যবেক্ষণ', 'আবিষ্কার' নয়। আর সবশেষে, সবচেয়ে কঠিন নিয়ম: কী সিদ্ধান্ত নেব না, সেটা আগেই ঠিক করে রাখা। সেই খালি ফাইলে ফিরে যাই। আটটা কলাম খালি, শুধু একটা লেবেল। সবচেয়ে সহজ কাজ ছিল কল্পনা দিয়ে ফাইলটা ভরে দেওয়া—একটা দলের নাম বসিয়ে দেওয়া, একজন খেলোয়াড়ের নাম বসিয়ে দেওয়া, একটা রায় লিখে দেওয়া। কিন্তু তখন আমার হাতে থাকত একটা সুন্দর গল্প, আর একটা মিথ্যা। বিশ্লেষকের কাজ গল্প বলা নয়। কাজ হলো, তথ্যের সীমা টেনে দেওয়া। আমি যখন লিখি 'এখানে পর্যাপ্ত তথ্য নেই', তখন সেটা ব্যর্থতা নয়, সেটা ফলাফল। একজন চিকিৎসক যেমন কখনো কখনো বলেন 'পরীক্ষা ছাড়া বলতে পারছি না', একজন বিশ্লেষকেরও সেটা বলার অধিকার থাকা দরকার। যে বিশ্লেষক কখনো 'জানি না' বলেন না, তাঁর 'জানি' কথাটারও দাম থাকে না। আমার এই পুরো পদ্ধতির একটা বিপদ আছে, যেটা আমি নিজের বিরুদ্ধে লিখতে চাই। ঘাটতির যুগে তথ্য-নিষ্ঠা সহজেই একটা অহংকারে পরিণত হয়—'আমার সংখ্যা আছে, তোমার চোখ আছে।' কিন্তু সত্যি হলো, যেখানে তথ্য নেই, সেখানে চোখ কখনো কখনো সংখ্যার চেয়ে সৎ। ধরা যান একজন স্পিনার। তাঁর স্কোরকার্ড বলছে উইকেট কম, গড় খারাপ। কিন্তু যিনি দশ বছর ধরে তাঁকে বল করতে দেখেছেন, তিনি বলবেন—'ওর লাইন বদলে গেছে, ও আর আগের মতো বলছে না।' এই পর্যবেক্ষণটা অস্পষ্ট, কিন্তু অস্বষ্ট মানে মিথ্যা নয়। যদি আমি সেই দর্শকের পর্যবেক্ষণকে গুনতে পারি—মানে, পাঁচ ম্যাচের ফুটেজ দেখে ওর লেংথের গড় বের করতে পারি—তবেই সেটা তথ্য হয়ে ওঠে। প্রশ্নটা তাই 'চোখ বনাম তথ্য' নয়; প্রশ্নটা হলো 'গোনা চোখ বনাম গোনা সংখ্যা'। আরেকটা প্রচলিত ধারণা আমি মানি না: 'তথ্য বাড়লেই বিশ্লেষণ ভালো হবে।' অনেক সময় উল্টোটা সত্যি। তথ্য বাড়লে তার সঙ্গে বাড়ে পরিষ্কার কোণের মোহ। বেশি ডেটা আপনাকে বেশি নিশ্চয়তা দেয় না; অনেক সময় সূক্ষ্ম কিন্তু ভুয়া নিশ্চয়তা দেয়। একটা ছোট নমুনায় যা স্পষ্টভাবে 'জানি না' ছিল, একটা বড় নমুনায় সেটাই 'সম্ভবত' হয়ে যায়—অথচ নমুনাটা তখনো হয়তো একই দলের, একই পিচের, একই সময়ের। হঠাৎ চোটের কথাও এখানে আসে। একটা মডেল খেলোয়াড়কে মাঠে দেখে; খেলোয়াড় যে ক্লান্ত, কাঁধে ব্যথা নিয়ে বল করছে, সেটা মডেল জানে না। দুই ম্যাচ এক সপ্তাহে—এই চাপটাই চোটের সবচেয়ে বড় কারণ; কোনো চিকিৎসক-দল সেই চাপ থেকে খেলোয়াড়কে বাঁচাতে পারে না। এই সত্যটা সংখ্যার খাতায় ধরা পড়ে দেরিতে, কিন্তু চোখে ধরা পড়ে আগে। তাহলে সামনের দিকে কী দেখা উচিত? আমি তিনটে সিগন্যাল নিজে ট্র্যাক করছি। এক, খালি ফাইলটা আবার ভরে ওঠে কি না—যদি তথ্যবিন্দু ফিরে আসে, তাহলে পুরো বিশ্লেষণ আবার সম্ভব। দুই, মূল উৎসটা আদৌ পাঠযোগ্য কি না—অনেক সময় কনটেন্ট পেওয়ালের পিছনে, ছবির ভেতরে, বা ভাঙা পার্সারে আটকে থাকে। তিন, অঞ্চল-লেবেলটা সৎ কি না—cricket_asia লেবেল থাকলেই যে গল্পটা এশিয়ার, তা নয়। সবশেষে একটা প্রশ্ন রেখে যাই, যা আমি নিজেকে রোজ করি। ট্রান্সফার-উইন্ডোর কোলাহলে যখন চারদিকে দাবি উড়ছে, তখন একজন পাঠক কী চাইবেন—একটা আত্মবিশ্বাসী উত্তর, নাকি একটা সৎ 'এখনো জানি না'? আমার হিসাব বলছে, দীর্ঘমেয়াদে সৎ উত্তরটাই বেশি কাজে দেয়। কারণ আত্মবিশ্বাসের ভুল ধরার জন্য সময় লাগে এক ম্যাচ; আর ভরসা ফিরে পেতে লাগে কয়েক মৌসুম।