খালি লেজার, নীরব ব্যর্থতা: ক্রিকেটের ডেটা পাইপলাইনে ব্লকচেইন-অডিটের প্রয়োজন

খালি লেজার, নীরব ব্যর্থতা: ক্রিকেটের ডেটা পাইপলাইনে ব্লকচেইন-অডিটের প্রয়োজন

হুক

সিডনির অফিসে গত মঙ্গলবার সকাল সাতটা পঁয়তাল্লিশে যে ফাইলটি খুললাম, তার শিরোনাম ছিল “Stage-2 Deep Professional Analysis”। আটটি বিভাগ, আটটি বড় টেবিল, দুই শতাধিক সেল। বিন্যাস এতটাই নিখুঁত যে প্রথম দুই মিনিট আমি ধরে নিয়েছিলাম কাজ শেষ। তারপর চোখ সরালাম কনটেন্ট কলামে। প্রতিটি ঘরে হুবহু একই বাক্য — insufficient information, cannot assess। একটিও সংখ্যা নেই, একটিও তারিখ নেই, একটিও নাম নেই। উপরের দিকে তাকিয়ে দেখলাম Article Title ঘরটিও খালি, Article Source-ও খালি। শুধু একটা ঘর ভরা — “মেটা-রিস্ক”।

এই নথিটি দেখতে বিশ্লেষণের মতো, গন্ধেও বিশ্লেষণের মতো, কিন্তু ভেতরে শূন্য। আর বিপদটা ঠিক এখানেই। যে ডকুমেন্ট কিছুই বলে না, সে প্রায়ই এমনভাবে সাজানো থাকে যেন সে বলছে — সব ঠিক আছে, কোনো ঝুঁকি নেই। সাতচল্লিশ বছর বয়সে, ২০২০ সালে, যখন বুন্দেসলিগা বন্ধ দরজার পেছনে ফিরে এসেছিল, আমি শিখেছিলাম উপস্থিতির হিসাব না রাখলে ভেন্যু-প্রভাব মাপা যায় না। আজ একই শিক্ষা অন্য পোশাকে ফিরে এল: রেকর্ড না রাখলে রেকর্ডের ব্যর্থতাও অদৃশ্য থাকে। The archive remembers what the timeline forgets — কিন্তু এই ফাইলটি কখনো কোনো টাইমস্ট্যাম্পই পায়নি।

প্রেক্ষাপট: দুই ধাপের পাইপলাইন এবং তার নীরব ফাঁদ

যে ব্যবস্থাটি এই নথিটি তৈরি করেছে, সেটি দুই ধাপে চলে। প্রথম ধাপে একটি নিবন্ধ, একটি প্রতিবেদন বা একটি ফিড আইটেম ঢোকে; সিস্টেম সেটিকে ভেঙে “তথ্যপয়েন্ট” আর “সংশ্লিষ্ট সত্তা” (খেলোয়াড়, দল, লিগ, ভেন্যু) বের করে। দ্বিতীয় ধাপে সেই তথ্যপয়েন্টগুলোকে ভিত্তি ধরে আটটি মাত্রায় গভীর বিশ্লেষণ চলে — ফরম্যাট, খেলোয়াড়ের কারিগরি, দলের চিত্র, লিগ ও বাণিজ্য, নিয়ম-শাসন, ঝুঁকি, জন-আখ্যান, এবং শিল্পে সংক্রমণ।

স্বাস্থ্যকর পাইপলাইনে প্রথম ধাপ ব্যর্থ হলে দ্বিতীয় ধাপ থেমে যায়। কিন্তু এই ফ্রেমওয়ার্কে দুটি নিয়ম আছে যা একসঙ্গে কাজ করে বিপদ তৈরি করে। একটি হলো null-handling — তথ্য না থাকলে অনুমান নিষিদ্ধ, লিখতে হবে “অপর্যাপ্ত তথ্য”। অন্যটি হলো format-completeness — আউটপুটে আটটি মাত্রাই পূর্ণ টেমপ্লেট আকারে থাকতে হবে।

দুটো নিয়ম মিলে যা তৈরি হয়, সেটি ভয়ংকর সরল: একটি শূন্য ইনপুট, নিখুঁত বিন্যাসে সাজানো, দেখতে একটি বৈধ বিশ্লেষণের মতো হয়ে ওঠে। যে মানুষটি ডাউনস্ট্রিমে ফাইলটি খোলে, সে যদি শুধু কাঠামো দেখে, তবে সে ধরে নেবে কাজটা হয়েছে। এবং যেহেতু কোনো ঝুঁকি-আইটেম চিহ্নিত হয়নি, সে ধরে নেবে ঝুঁকি কম।

আমি পনেরো বছর ধরে ট্রান্সফার মার্কেট অ্যাডমিনিস্ট্রেশনে কাজ করছি, তার আগে দীর্ঘদিন রেডিও ধারাভাষ্য। এই অভিজ্ঞতায় একটা জিনিস স্পষ্ট: ক্রিকেটে সবচেয়ে বিপজ্জনক তথ্য কখনো মিথ্যা তথ্য নয়। বিপজ্জনক তথ্য হলো অনুপস্থিত তথ্য, যাকে উপস্থিত সাজানো হয়েছে।

মূল বিশ্লেষণ: শূন্য কীভাবে “পরিষ্কার” সেজে ওঠে

২০১৮ সালের ১৫ জুলাই, মস্কোর লুঝনিকি স্টেডিয়ামে ফ্রান্স ৪-২ গোলে ক্রোয়েশিয়াকে হারানোর পর আমি সিডনির অফিস বন্ধ করে আটত্রিশ দিন বসে ছিলাম। চুয়াল্লিশটি ম্যাচ পুনঃকোড করলাম, ১২,৪৮০টি ডিফেন্সিভ অ্যাকশন লগ করলাম, প্রতিটি দলের PPDA বের করলাম। ফ্রান্সের PPDA গ্রুপ পর্বে ৮.৯ ছিল, নকআউটে ১৪.৬। সংখ্যাটা স্পষ্ট বলছিল — দিদিয়ে দেশঁ প্রেসিং বিক্রি করে কাঠামোগত নিরাপত্তা কিনেছিলেন।

সেই হিসাবের পুরো মূল্য নির্ভর করেছিল একটিমাত্র শর্তে — প্রতিটি অ্যাকশনের একটি টাইমস্ট্যাম্প ছিল, প্রতিটি ম্যাচের একটি পরিচিতি ছিল, প্রতিটি ডেটাপয়েন্ট একটি নির্দিষ্ট নিবন্ধনের অংশ ছিল। যদি ওই ১২,৪৮০ অ্যাকশনের একটি অংশও “অজানা সূত্র, অজানা সময়” হয়ে যেত, পুরো মেমোটি আবর্জনা হয়ে যেত।

এখন কল্পনা করুন উল্টো ছবিটা। একটি রিপোর্ট আসছে যার শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, সময় নেই — অর্থাৎ যার কোনো অস্তিত্বই নেই — অথচ তাকে আগামী ধাপে পাঠানো হচ্ছে বিশ্লেষণ হিসেবে। এই রিপোর্টে সাতচল্লিশটি চেক-বক্স আছে, প্রতিটির পাশে টিক দেওয়ার জায়গা, কিন্তু কোনো টিক নেই। কারণ টিক দেওয়ার মতো কোনো তথ্যই আসেনি।

ডেটা-উৎসের সংকট, এবং ক্রিকেটের বিশেষ অসুবিধা

ক্রিকেট আজ পৃথিবীর সবচেয়ে বেশি ডেটা উৎপাদনকারী খেলাগুলোর একটি। একটি একদিনের ম্যাচে প্রায় ছয়শো বল হয়; প্রতিটি বলের জন্য ট্র্যাকিং সিস্টেম দেয় গতি, বাউন্স, সুইং, সিপাম, পিচ-ম্যাপ, রিভার্স-সুইং কন্ট্রোল। একটি টি-টোয়েন্টি লিগের একটি মরসুমে কোটি কোটি ডেটাপয়েন্ট তৈরি হয়।

কিন্তু উৎপাদন আর মালিকানা এক জিনিস নয়। এই ডেটার একটি অংশ থাকে সম্প্রচারকদের কাছে, একটি অংশ থাকে বোর্ডের কাছে, একটি অংশ থাকে বেসরকারি ট্র্যাকিং সরবরাহকারীর কাছে, আর একটি অংশ থাকে ফ্যান্টাসি ও বেটিং অপারেটরদের কাছে। কেউ যদি জিজ্ঞেস করে — “২০১৯ সালের ১২ এপ্রিলের ওই নো-বলের xG-কন্ট্রিবিউশনটি কে লগ করেছিল, আর সেটি পরে কি সম্পাদনা করা হয়েছে?” — উত্তর দেওয়ার মতো একক জায়গা কারো নেই।

এখানেই ব্লকচেইন প্রযুক্তির প্রকৃত প্রাসঙ্গিকতা, আর সেটি ক্রিপ্টো-মুদ্রার দামের সঙ্গে সম্পর্কিত নয়।

হ্যাশ, মার্কল ট্রি এবং বল-বাই-বল সত্য

ব্লকচেইনের কারিগরি ভিত্তি জটিল নয়। প্রতিটি রেকর্ডকে একটি গাণিতিক ফাংশনের মধ্য দিয়ে পাঠানো হয়, যার ফলাফল একটি নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের অক্ষর-সংখ্যার স্ট্রিং — হ্যাশ। রেকর্ডের একটি বর্ণ বদলালে হ্যাশ সম্পূর্ণ বদলে যায়। এরপর প্রতিটি রেকর্ডের হ্যাশ জোড়ায় জোড়ায় মিলিয়ে তৈরি হয় একটি উপরের স্তর, এবং এভাবে চলতে থাকে — এই কাঠামোর নাম মার্কল ট্রি।

ক্রিকেটে এর প্রয়োগসূত্র সোজা। একটি ওভারের ছয়টি বলের ছয়টি হ্যাশ জোড়া লাগিয়ে তৈরি হোক একটি ওভার-হ্যাশ। একটি স্পেলের দশটি ওভার-হ্যাশ মিলে হোক স্পেল-হ্যাশ। একটি ম্যাচের হ্যাশ, একটি সিরিজের হ্যাশ। তারপর যদি কোনো পক্ষ দাবি করে “আমাদের ডেটাবেসে ওই বলটি আসলে ইয়র্কার ছিল,” তবে একটি হ্যাশ যাচাই করেই বোঝা যাবে দাবিটা ম্যাচ-দিনের রেকর্ডের সঙ্গে মেলে কি না।

আমার কাছে এর মূল্য আবিষ্কারের চেয়ে বেশি — সংশোধনের। প্রতিটি মেট্রিক একটি স্বীকারোক্তি, কিন্তু কেবল তখনই যখন নমুনা কথা বলার মতো বড় হয়। হ্যাশ-চেইন নমুনা বড় করে না; সে শুধু নিশ্চিত করে যে নমুনাটি কখনো নীরবে বদলায়নি।

ফুটবলে যা হয়েছে, ক্রিকেটে যা হয়নি

ফুটবল এই সমস্যার একটি অংশের সমাধান করেছে দুই ধাপে। ২০১০ সালে চালু হয় ইন্টারন্যাশনাল ট্রান্সফার ম্যাচিং সিস্টেম, যেখানে প্রতিটি আন্তর্জাতিক ট্রান্সফারের দুই পক্ষকে একই তথ্য দিতে হয়, না মিললে ট্রান্সফার নিবন্ধন হয় না। তারপর ২০২২ সালে চালু হয় ফিফা ক্লিয়ারিং হাউস — প্রশিক্ষণ-ক্ষতিপূরণ ও সংহতি-অর্থায়নের হিসাব কেন্দ্রীভূত করার একটি কাঠামো।

ফলাফল? এখন একটি ১৫ বছরের একাডেমি খেলোয়াড় বিদেশে গেলে তার সাবেক ক্লাবের পাওনা ট্র্যাক করা যায়, কারণ প্রতিটি ধাপে টাইমস্ট্যাম্প আছে।

ক্রিকেটে এর সমতুল্য কিছু নেই। কোনো বিশ্বব্যাপী ট্রান্সফার-নিবন্ধন লেজার নেই, কোনো কেন্দ্রীয় ক্লিয়ারিং হাউস নেই, ফ্র্যাঞ্চাইজি থেকে ফ্র্যাঞ্চাইজিতে যাওয়া খেলোয়াড়ের প্রশিক্ষণ-ঋণ হিসাব করার কোনো বাধ্যতামূলক ব্যবস্থা নেই। টি-টোয়েন্টি লিগের চুক্তি হয় দ্বিপাক্ষিক, ব্যক্তিগত, আর প্রায়ই অনির্দিষ্ট শর্তে।

লোন-অবলিগেশন চুক্তি: যেখানে হিসাব গায়েব হয়ে যায়

আমি ট্রান্সফার মার্কেট অ্যাডমিনিস্ট্রেটর হিসেবে যে জিনিসটি সবচেয়ে বেশি দেখেছি, সেটি হলো লোন-উইথ-অবলিগেশন কাঠামো। ছোট ক্লাব একটি খেলোয়াড় গড়ে তোলে, তাকে ধার দেয় বড় ক্লাবকে, এবং শর্ত থাকে — নির্দিষ্ট ম্যাচসংখ্যা খেললে বাধ্যতামূলক কেনার ধারা সক্রিয় হবে।

সমস্যাটি কারিগরি। ম্যাচসংখ্যা কে গুনবে? ধার নেওয়া ক্লাব। কোন ম্যাচগুলো গুনবে? ধার নেওয়া ক্লাবের সংজ্ঞা অনুযায়ী। আহত হয়ে খেলোয়াড় তিন ম্যাচ বাদ পড়লে কী হবে? প্রায়ই চুক্তিতে উত্তর থাকে না।

একটি সাধারণ কাঠামোতে এই পুরো প্রক্রিয়া লেজারে থাকতে পারে — প্রতিটি ম্যাচ-উপস্থিতি ম্যাচ-দিনে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নথিভুক্ত, ধার-চুক্তির শর্তগুলো স্মার্ট কন্ট্র্যাক্টে কোডেড, শর্ত পূরণ হলেই কেনার ধারা নিষ্ক্রিয় বা সক্রিয়। কোনো পক্ষ তখন আর “আমরা ভেবেছিলাম ওই ম্যাচটি কাপ-টাই” বলে হিসাব এড়াতে পারবে না। Transfers are not stories until the timestamps agree with the fee।

এখানে ব্লকচেইনের সুবিধা মুদ্রা নয়, নিয়ম — চুক্তির শর্তকে মানুষের স্মৃতি থেকে সরিয়ে কোডের মধ্যে বসানো।

লোড-ডেব্ট: যে হিসাবটি কেউ রাখে না

২০২১ সালে ইউরো ও টোকিও অলিম্পিকের ফুটবল শেষ হওয়ার পর আমি এগারো সপ্তাহ অপেক্ষা করেছিলাম সিদ্ধান্ত আপডেট করার আগে। কারণ আমি ৯০০ মিনিটের নিয়ম মেনে চলি। এক উইঙ্গারের ইউরোতে ২৮০ মিনিটে ৩ গোল ছিল, কিন্তু তার xG ছিল মাত্র ০.৮, আর ক্লাব স্তরে তার xG প্রতি ৯০ মিনিটে ০.১৯। আমি আমার ক্লাব-কন্ট্যাক্টকে বলেছিলাম — ১.২ মিলিয়ন ডলারের এই চুক্তিটি বাদ দিন।

এখানেই আসল প্রশ্নটি: ওই ২৮০ মিনিট কোন ২৮০ মিনিট ছিল? টুর্নামেন্টের আগে ওই খেলোয়াড়ের ক্লাবে কত মিনিট ছিল? কত ভ্রমণ ছিল? কত ফ্লাইট, কত ঘণ্টা, কত সময় অঞ্চল পার? Before I trust a trend, I ask who counted the minutes।

আজকের সিস্টেমে এই মিনিট-হিসাব ছড়িয়ে থাকে পাঁচটি ভিন্ন ডেটাবেসে। একটি লেজারে থাকলে, প্রতিটি মিনিট একবার লেখা হতো, একবার যাচাই হতো, আর কখনো নীরবে মুছে যেত না।

বিপরীতমুখী প্রশ্ন: চেইন সত্যি প্রমাণ করে, সঠিকতা নয়

এখন সেই অংশ, যেখানে আমি নিজের যুক্তির বিরুদ্ধে দাঁড়াই।

প্রথমত, ব্লকচেইন তথ্যের নির্ভুলতা প্রমাণ করে না, কেবল অপরিবর্তনীয়তা প্রমাণ করে। একটি হ্যাশ বলতে পারে — এই রেকর্ডটি ১৪ আগস্ট ২০২৬-এর পর বদলায়নি। সে বলতে পারে না — রেকর্ডটি লেখার সময় সঠিক ছিল। ভুল ডেটা অন-চেইন করলে যা হয়, সেটি হলো চিরস্থায়ী ভুল। ২০২০ সালে আমি ৯২টি বন্ধ-দরজার ম্যাচ অডিট করে দেখেছিলাম হোম-পয়েন্ট প্রতি ম্যাচ ১.৫৪ থেকে নেমে ১.২৯ হয়েছে। সেই সংখ্যাটি যদি ভুলভাবে লগ করা হতো এবং তারপর চেইনে বসে যেত, তবে আজ সেটি একটি অলঙ্ঘনীয় মিথ্যা হিসেবে টিকে থাকত।

দ্বিতীয়ত, খেলার চাহিদা রিয়েল-টাইম। একটি ডিআরএস সিদ্ধান্ত নিতে লাগে কয়েক সেকেন্ড। একটি বিতরণকৃত লেজার যেখানে প্রতিটি বলের যাচাইয়ে কনসেনসাস দরকার, সেখানে লেটেন্সি বাড়ে। ক্রিকেটে সময় মানে টাকা — সম্প্রচার উইন্ডো, বিজ্ঞাপন স্লট, ফ্যান্টাসি স্কোরিং।

তৃতীয়ত, এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ — প্রকৃত সমস্যাটি প্রযুক্তিগত নয়, প্রণোদনামূলক। যে কেউ ডেটা তৈরি করে, তার লাভ হয় দ্রুততায়, নির্ভুলতায় নয়। যে সংস্থা নীরব ব্যর্থতা ধরতে পারে, তার কোনো ক্রেতা নেই। একটি অডিট-লেজার তৈরি করা মানে স্বীকার করা যে আপনার ডেটা নোংরা হতে পারে — আর কোনো বোর্ড, লিগ বা সম্প্রচারক স্বেচ্ছায় সেই স্বীকারোক্তি দিতে চায় না।

তাহলে ব্লকচেইন কি অপ্রাসঙ্গিক? না। তবে সেটি প্রথম সমাধান নয়, দ্বিতীয়। প্রথম ধাপ হলো স্বীকার করা যে একটি খালি রিপোর্ট একটি সম্পূর্ণ রিপোর্ট নয়।

টেকঅ্যাওয়ে: পরের ধাপে যা দেখতে হবে

আমি এই নথিটির বিশ্লেষণ বন্ধ করছি না, ফিরিয়ে দিচ্ছি — প্রথম ধাপে, মূল নিবন্ধটি উদ্ধারের জন্য। কারণ যতক্ষণ তথ্যপয়েন্ট শূন্য, ততক্ষণ কোনো বৈধ বিশ্লেষণ অসম্ভব। এই ফাইলটি কোনো কম-ঝুঁকির ফলাফল নয়; এটি একটি পাইপলাইন ব্যর্থতা, যাকে কম-ঝুঁকি বলে ভুল করা যেতে পারে।

আগামী বারো মাসে যে সংকেতটি আমি দেখব: কোনো ক্রিকেট বোর্ড বা লিগ ঘোষণা করছে কি না যে খেলোয়াড়-নিবন্ধন ও চুক্তির তথ্য একটি যাচাইযোগ্য, টাইমস্ট্যাম্পযুক্ত পাবলিক রেজিস্ট্রিতে রাখা হবে। খবর নয়, টাইমস্ট্যাম্প। I do not chase the narrative; I reconcile it against the ledger।

আর যদি কেউ জিজ্ঞেস করে, এই আটটি টেবিল ভরা কেন, সেলগুলো খালি কেন — উত্তর একটাই। কারণ একটি খালি ঘর যত সৎ, একটি ভরা ঘর তত বেশি সন্দেহজনক। A small sample is a rumour wearing a decimal point। আর একটি শূন্য নমুনা কেবল একটি মিথ্যা — সেটি হয় স্বীকার করতে হয়, নয় লুকাতে হয়।