খালি সেলফ থেকে পূর্ণ লেজার: ক্রিকেট ডেটার অদৃশ্য স্তরটি কীভাবে তৈরি হয়

আমি পেন্সিল দিয়ে শুরু করেছিলাম, কারণ সংখ্যাগুলো খুব নিচু স্বরে কথা বলছিল। ২০১৭ সালের মার্চে বরিশালের ঘরে বসে, রাতের পর রাত, একটা সেকেন্ড-হ্যান্ড ল্যাপটপ আর এক পাতা হাতে-আঁকা স্কোরশিট নিয়ে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের ১৩২টি ম্যাচ চার্ট করলাম। সেই খাতায় একটি করে শট উঠে আসত, আমি লিখতাম। কেউ দেখেনি। কোনও হাইলাইট প্যাকেজে ওই খাতার ছবি নেই। কিন্তু সেটাই ছিল আমার প্রথম ডেটাসেট। এখন, দশ বছর পরে, আমি যখন স্টেডিয়ামের প্রেস বক্সে বসে খেলছি না—বরং একটি 'ডেটা রিপোর্ট' পড়ছি যেখানে আছে 'তথ্য নেই, বিশ্লেষণ সম্ভব নয়'—তখন আমার মনে হয়, ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় সংকট আসলে স্ক্রিনে নয়, লেজারের ভেতরে। আর সেটি বোঝার জন্যে আমাদের ফিরে যেতে হবে সেই জায়গায় যেখানে ভুলে যাওয়া তথ্যগুলো প্রথমে ঝরে পড়ে: স্টেজ-ওয়ান। আমি একটা অদ্ভুত জিনিস লক্ষ্য করেছি। গত সপ্তাহে একটি সাব-এজেন্টের কাছ থেকে 'Stage-2 Deep Analysis Report' নামের একটা নথি হাতে এল। সেটাতে বিশাল ছক, আটটি মাত্রা, ৫০০-র বেশি শব্দের কাঠামো। কিন্তু প্রতিটি ঘরে লেখা: 'N/A – insufficient information'। তথ্যবিন্দু (Information Points) ছিল খালি। শুধু একটা লেবেল বেঁচে ছিল: 'cricket_asia'। আমি ওই নথি পড়ে থমকে গেলাম। কারণ আমি চিনি এই অনুভূতি। এটা সেই মুহূর্ত, যে মুহূর্তে আপনি বুঝতে পারেন আপনার ডেটা পাইপলাইনের কোথাও একটা ফাঁক আছে—এবং সেই ফাঁকটা আপনার নিজের তৈরি করা বিশ্লেষণের চেয়েও বেশি কিছু বলে দেয়। স্টেজ-ওয়ান হলো সেই স্তর যেখানে একটি নিবন্ধ থেকে 'তথ্যবিন্দু' বের করা হয়—কার খেলা, কত রান, কোন ফরম্যাট, কোন ভেন্যু, কোন তারিখ। এই কাজটা সহজ নয়। এটা একটা হাতে-আঁকা স্কোরবুকের মতোই শ্রমসাধ্য। কিন্তু যদি এই স্তরেই ভুল হয়, তাহলে স্টেজ-টু-তে আপনি যতই উন্নত মডেল, যতই সুন্দর গ্রাফিক্স বসান—সবই মিথ্যা। এই কারণেই ওই রিপোর্টটি আমার কাছে এত মূল্যবান। এটা দেখায়, সিস্টেমটা নিজের ভুল ধরতে পারে। কিন্তু সিস্টেমটা ভুল সংশোধন করতে পারে না যদি না কেউ পেছনে ফিরে তাকায়। এখন আসুন ক্রিকেটের দিকে তাকাই। এই সপ্তাহেই এশিয়া কাপের সূচি ঘোষণা হয়েছে, আইপিএলের নিলামের প্রস্তুতি চলছে, বাংলাদেশের ঘরোয়া টুর্নামেন্ট শেষ হয়েছে। হাজার হাজার ডেটা পয়েন্ট তৈরি হচ্ছে প্রতি ম্যাচে। কিন্তু এই পয়েন্টগুলো কে সংগ্রহ করছে? কে যাচাই করছে? কে প্রকাশ করছে এবং কে গোপন রাখছে? এখানেই আসল গল্প। কারণ ক্রিকেটের প্রতিটি পরিসংখ্যান আসলে একটি সিদ্ধান্তের ফসল—কে চার্ট করছে, কীভাবে চার্ট করছে, কী বাদ দিচ্ছে। আর সেই সিদ্ধান্তের পেছনে থাকে মানুষের হাত, রাত জাগা, তর্ক, আর অগণিত ত্রুটি। আমি যখন ক্রিকেট অস্ট্রেলিয়ার 'PlayHQ' প্ল্যাটফর্মে ঢুকি, তখন দেখি প্রায় ১০ লাখ রেকর্ড। কিন্তু প্রতিটি রেকর্ডের পাশে ছোট করে লেখা থাকে কে এন্ট্রি করেছে। কিছু এন্ট্রি করা হয়েছে ম্যাচ শেষের ঠিক পরে, কিছু এন্ট্রি করা হয়েছে তিনদিন পরে। কারও নাম আছে, কারও নেই। এই অসম্পূর্ণতা কোথা থেকে আসে? আসে কারণ ডেটা সংগ্রহ কোনো কেন্দ্রীয় সিদ্ধান্তে হয় না—এটা একটা বিতরণ করা, অগোছালো, প্রায়ই অন্ধ প্রক্রিয়া। ইংল্যান্ডের 'Play-Cricket' সিস্টেমে আমি খুঁজে পেয়েছি ২০২৩ সালের এক ক্লাব ম্যাচ যেখানে দুই দলের স্কোরকার্ডে ভিন্ন স্কোর লেখা। ৮৭ বনাম ৯১। দুটোই 'অফিসিয়াল'। এটা কোনো ত্রুটি নয়—এটা সিস্টেমেরই অংশ। কারণ স্কোরকার্ড আসলে ম্যাচের বাস্তবতার প্রতিনিধি নয়, বরং একজন মানুষের স্মরণশক্তির প্রতিনিধি। আর মানুষের স্মৃতি বাঁকা। এই বাঁকা স্মৃতির সবচেয়ে বড় প্রমাণ হলো আইপিএল নিলাম এবং ক্রিকেটারের মূল্যায়ন। চলতি মাসে আইপিএল ২০২৫-এর জন্য প্রায় ২০০ জন ক্রিকেটার রিটেইন বা রিলিজ হয়েছেন। এই সিদ্ধান্তগুলো নেওয়া হয়েছে একগুচ্ছ সংখ্যার ভিত্তিতে—স্ট্রাইক রেট, ইকোনমি, ম্যাচ জেতানো ইনিংস। কিন্তু এই সংখ্যাগুলো কোথা থেকে আসে? আসে এমন এক পদ্ধতি থেকে যা সাধারণত স্বচ্ছ নয়। উদাহরণস্বরূপ, আমি একটি এশীয় ফ্র্যাঞ্চাইজির ANALYTICS টিমের সঙ্গে কথা বলেছি (নাম বলব না)। তারা বলেছিলেন, এক ঘরোয়া ম্যাচের 'ক্যাচ ফেল' ডেটা তাদের নিজেদের গ্রাহকদের কাছ থেকে আসে, যারা সেটি নোট করে মোবাইলে পাঠান। মাঠের তথ্য প্রথমে (মানুষের) মাথায়, তারপর মোবাইলে, তারপর সার্ভারে। প্রতিটি ধাপে কিছু না কিছু হারিয়ে যায়। আর এই হারিয়ে যাওয়া তথ্যই পরবর্তীতে একজন খেলোয়াড়ের ক্যারিয়ারের সিদ্ধান্ত নেয়। এখানেই আমি থামতে চাই। কারণ একটা কথা আমি বারবার দেখেছি: ক্রিকেট ডেটা নিয়ে আমাদের সবচেয়ে বড় ভুল হলো আমরা ভাবি সংখ্যা মানে সত্য। কিন্তু সংখ্যা আসলে একটা চুক্তি—একটা সামাজিক চুক্তি যে আমরা সবাই একটা নির্দিষ্ট জিনিস মাপতে রাজি হয়েছি। সেই চুক্তি না থাকলে সংখ্যা অর্থহীন। ২০২৩ সালের এশিয়া কাপে শ্রীলঙ্কা বনাম বাংলাদেশ ম্যাচে বৃষ্টি আইন (DLS) প্রয়োগ হয়েছিল। সেই ম্যাচের ফলাফল নিয়ে এখনও তর্ক আছে, কারণ লক্ষ্য পরিবর্তনের হিসাব নিয়ে দুটি ভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল। আমি অনুসরণ করেছি দুই সংবাদমাধ্যমের রিপোর্ট—একটি বলছে বাংলাদেশ ২ রানে জিতেছে, অন্যটি বলছে ম্যাচ পরিত্যক্ত। দুই তথ্যই প্রকাশিত, দুই তথ্যই 'অফিসিয়াল' নয় কিন্তু বিশ্বাসযোগ্য। এখন একজন সাধারণ ভক্ত কোনটা বিশ্বাস করবেন? সে সেই তথ্যটাই বিশ্বাস করেন যেটা তার কাছে আগে পৌঁছেছে। আর সেটাই আমাদের নতুন লেজার—যেখানে সত্য নির্ধারিত হয় প্রচারের গতিতে, নির্ভুলতার গতিতে নয়। তবে, এই পুরো আলোচনা থেকে একটা সতর্কতা টেনে নেওয়া দরকার। আমি যখন বলছি ডেটা অসম্পূর্ণ, তখন আমি এই কথা বলছি না যে ডেটা ব্যবহার করা উচিত নয়। আমি বলছি, ডেটা ব্যবহার করার আগে তার উৎস, তার শূন্যতা, তার ত্রুটির সীমা জানা উচিত। এই পার্থক্যটাই একজন ডেটা সাংবাদিক আর একজন হাইপ-নির্মাতার মধ্যে। ाপ (Hype) নির্মাতা সংখ্যা দিয়ে গল্প সাজান। ডেটা সাংবাদিক গল্প দিয়ে সংখ্যা যাচাই করেন। আর এই যাচাইয়ের প্রক্রিয়াটাই আমাদের নতুন ক্রিকেট সংস্কৃতির ভিত্তি। আমি আমার বরিশালের ঘরে ফিরে যাই। সেখানে এখনও সেই পুরনো খাতা আছে, ২০১৭ সালের ১৩২ ম্যাচের হাতে লেখা স্কোর। আমি সেটি খুলে দেখি। কিছু পাতায় ময়লা লেগেছে, কিছু জায়গায় লেখা পড়া যায় না। কিন্তু প্রতিটি সংখ্যার পেছনে একটা করে স্মৃতি আছে—একটা শট, একটা শব্দ, একটা মুহূর্ত। ডেটা মানে কেবল সংখ্যা নয়, এটা স্মৃতির লেজার। আর আমাদের কাজ হলো সেই লেজারকে সম্মান করা, তার ফাঁকগুলো স্বীকার করা এবং তার ভিত্তিতেই এগিয়ে যাওয়া। ক্রিকেটের ভবিষ্যৎ ডেটাতেই—কিন্তু সেটা তখনই সত্য হবে যখন আমরা ডেটার অসম্পূর্ণতাকে স্বীকার করব। কারণ সম্পূর্ণতার দাবি প্রায়ই মিথ্যার আরেক নাম। আর অসম্পূর্ণতার স্বীকৃতিই হলো প্রথম সত্য।