খালি স্প্রেডশিটের স্বীকারোক্তি: ক্রিকেট অ্যানালিটিক্সের নীরব নাল-সংকট

রাত তখন প্রায় সাড়ে এগারোটা। বরিশালের ডেটা ডেস্কে আমি ল্যাপটপের পর্দার দিকে চেয়ে আছি, আর পর্দা আমাকে ফিরে চাইছে না। বিশ্লেষণের প্রতিটি ঘর খালি — শিরোনামে N/A, সূত্রে N/A, তথ্যবিন্দুর তালিকা সম্পূর্ণ শূন্য। তবু ডকুমেন্টটি নিজেকে “গভীর পেশাদার বিশ্লেষণ” বলে ঘোষণা করছে, যেন শূন্যতাও একটি বৈধ ফলাফল। বরিশালে আমি শিখেছি, একটি স্প্রেডশিট একটি মঠও হতে পারে। ওই রাতে আরেকটি শিক্ষা স্পষ্ট হলো — একটি খালি স্প্রেডশিট একটি মিথ্যাও হতে পারে।

ক্রিকেট বিশ্লেষণে আমরা দুই ধাপের একটি পাইপলাইন চালাই। প্রথম ধাপে মূল সূত্র থেকে তথ্য নিষ্কাশন করি — কোন ম্যাচ, কোন ফরম্যাট, কোন খেলোয়াড়, কোন সংখ্যা। দ্বিতীয় ধাপে সেই তথ্যবিন্দুগুলোর উপর দাঁড়িয়ে ব্যাখ্যা গড়ি। ফাঁদটি এখানেই। প্রথম ধাপ যদি ব্যর্থ হয়, দ্বিতীয় ধাপ কিন্তু থেমে যায় না। সে শূন্যের উপর দাঁড়িয়ে নিজের কাঠামো পূরণ করতে থাকে, আর প্রতিটি ঘরে লিখে বসে “পর্যাপ্ত তথ্য নেই”। দেখতে সেটি নিখুঁত, ভদ্র, পেশাদার — অথচ ভেতরে সে একটি ব্যর্থতার চিহ্ন ঢেকে রাখছে।

আমার বহু বছরের ম্যাচ দেখার অভিজ্ঞতা থেকে বলতে পারি, ক্রিকেটে সবচেয়ে বিশ্বাসঘাতক মুহূর্ত কখনো ব্যাট বা বল থেকে আসে না; আসে ডেটা ফিড থেকে। এশিয়ার ক্রিকেটে — ঢাকা, করাচি, কলম্বো, কান্দি — বিশ্লেষণের ভিত্তি সাধারণত তিনটি স্তম্ভের উপর দাঁড়ায়: সম্প্রচারকারীর স্কোরবুক ফিড, বল-ট্র্যাকিং সিস্টেম, আর ভেন্যুর নিজস্ব রেকর্ড। এই তিনটির যেকোনো একটি হারালেই ডেটাসেট খালি হতে পারে, অথচ ম্যাচ কিন্তু হয়েই গেছে। মাঠে যখন বৃষ্টি নামে, যখন লোডশেডিং হয়, যখন স্থানীয় স্কোরার ইংরেজি বানান নিয়ে দ্বিধায় পড়েন — তখন তথ্যবিন্দুর তালিকা চুপচাপ ছোট হতে শুরু করে, এবং কেউ টের পায় না।

এই নীরবতা কেবল একটি প্রযুক্তিগত দুর্ঘটনা নয়; এটি একটি সাংস্কৃতিক অভ্যাস। আমরা ক্রিকেটের প্রতি ভালোবাসায় ধরে নিই, তথ্য সবসময় উপস্থিত। স্কোরবোর্ড যেহেতু ঝুলে থাকে, ফিডও যেহেতু চলে, তাই মনে হয় রেকর্ড চিরস্থায়ী। কিন্তু বাস্তবতা ভিন্ন। একটি ভেন্যু যখন তার নিজস্ব স্কোরার হারায়, একটি সম্প্রচার যখন ম্যাচের মাঝপথে স্যাটেলাইট সংযোগ কাটে, তখন ক্রিকেট ইতিহাসের একটি অংশ নিঃশব্দে মুছে যায় — এবং বিশ্লেষকরা সেটি টের পান কেবল তখনই, যখন কোনো সংখ্যা মিলে না।

এখানেই আমাকে স্পষ্ট হতে হবে। শূন্যতা নিরপেক্ষ নয়। একটি খালি প্যাকেট চারটি ভিন্ন অর্থ বহন করতে পারে, আর তাদের প্রতিটির জন্য আলাদা ব্যবস্থা দরকার। প্রথমত, সত্যিই কোনো বিষয়বস্তু নেই — অর্থাৎ সূত্রটি নিজেই ফাঁকা ছিল। দ্বিতীয়ত, নিষ্কাশন ব্যর্থ হয়েছে — সূত্রে তথ্য ছিল, কিন্তু কোড তা পড়তে পারেনি। তৃতীয়ত, সূত্রটিই ধরা পড়েনি — ওয়েব ঠিকানা ভেঙেছে, ফিড বন্ধ হয়েছে, মূল লেখাটি সময়ের সাথে মুছে গেছে। চতুর্থত, পাইপলাইনের কনফিগারেশন ভুল — ফরম্যাট-ট্যাগ ভুলভাবে বসানো, যার ফলে সব তথ্য ভুল ঝুড়িতে পড়ে হারিয়ে গেছে। চারটি কারণ, একই উপসর্গ। যে বিশ্লেষক এই পার্থক্য না করেন, তিনি ঠিক সেই চিকিৎসকের মতো, যিনি জ্বর দেখে ওষুধ লিখে দেন, কারণ খুঁজতে সময় নেন না।

আমার অভিজ্ঞতায় ক্রিকেট জগতে একটি নীরব পক্ষপাত কাজ করে, যাকে আমি “পূর্ণতার লোভ” বলি। বিশ্লেষকরা একটি ভুল সংখ্যাকেও একটি খালি ঘরের চেয়ে বেশি পছন্দ করেন। কারণ খালি ঘর মানে স্বীকার করা যে আমরা জানি না; আর ভুল সংখ্যা অন্তত একটি গল্প বলে দেয়, একটি শিরোনাম তৈরি করে, একটি নিবন্ধ পূর্ণ করে। এই লোভই সবচেয়ে বড় ফাঁদ, কারণ এটি ঠিক সেই মুহূর্তে কাজ করে, যখন আমাদের সবচেয়ে বেশি সৎ হওয়া উচিত।

২০১৭ সালে যখন আমি বরিশাল থেকে “এক্সপেক্টেড গোল” নামের দ্বিভাষিক ব্লগ শুরু করি, তখন পাইথনে একটি ছোট xG মডেল লিখে ১,২৮৪টি শট ইভেন্ট লগ করেছিলাম। সেই ডেটাসেটের শক্তি তার আকারে ছিল না, বরং তার শৃঙ্খলায় ছিল — প্রতিটি সারি জানত সে কোথা থেকে এসেছে, কোন মিনিটে জন্মেছে। কিন্তু যখন একটি সারি ফাঁকা থাকে এবং আমরা তাতে অনুমান বসিয়ে দিই, তখন ডেটাসেট আর সাক্ষ্য থাকে না; সে কল্পকাহিনি হয়ে যায়। আমি ওই ব্লগে ক্রিস্টিয়ানো রোনাল্ডোর ১২ গোলের বিপরীতে ১০.৪ এক্সজি দেখিয়ে যুক্তি দিয়েছিলাম, রিয়াল মাদ্রিদের সেই অভিযান আভা নয়, বরং শটের গুণমানে দাঁড়িয়ে ছিল। সেই যুক্তি টিকে গিয়েছিল কেবল এই কারণে যে প্রতিটি সংখ্যার পেছনে একটি সুনির্দিষ্ট ঘটনা ছিল — কোনো ফাঁকা ঘর ছিল না, যেখানে আমি গল্প বসাতে পারতাম।

২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপে আমি ঢাকার একটি সংবাদমাধ্যমের জন্য ৬৪টি ম্যাচ দূর থেকে বিশ্লেষণ করি। সেই কাজে আমি একটি পিপিডিএ ম্যাপ তৈরি করেছিলাম, যেখানে দেখা গিয়েছিল ফ্রান্স পুরো টুর্নামেন্টে প্রতি ডিফেন্সিভ অ্যাকশনে ১৪.৮টি পাস ছেড়ে দিয়েছিল — অর্থাৎ অন্যতম নিষ্ক্রিয় প্রেস। কিলিয়ান এমবাপের ৪ গোল আর ৩২.৪ কিমি/ঘণ্টার সর্বোচ্চ গতি সেই ছবির সঙ্গে বসেছিল, আর ফাইনালে ফ্রান্স ৪-২ গোলে জিতেছিল। ২০১৮-র পিপিডিএ ম্যাপ কোনো চার্ট ছিল না; সেটি ছিল এক স্বীকারোক্তি। কিন্তু ওই ম্যাপের সৌন্দর্যের মধ্যেই একটি বিপদ লুকিয়ে ছিল: চার্টটি দেখতে এতটাই সম্পূর্ণ ছিল যে কেউ জিজ্ঞেস করেনি, কোন ম্যাচের ডেটা অনুপস্থিত, কোন মিনিটে ট্র্যাকিং ফিড কেটে গিয়েছিল। আমরা মানচিত্রকে স্বীকারোক্তি ভেবে ফেলি, অথচ মানচিত্র কখনো কখনো কেবল আমাদের অন্ধ দাগ ঢেকে রাখে।

ভিড় মঞ্চনাটক দেখে; আমি দেখি নিচে শ্বাস নিচ্ছে কলামগুলো। বরিশালের মঠে বসে আমি সেই শ্বাস শুনতে পাই — এবং যেদিন কলামগুলো নিঃশ্বাস নেওয়া বন্ধ করে, সেদিন আমি জানি, সমস্যাটি ক্রিকেটে নয়, সমস্যাটি আমার নিজের যন্ত্রে। এই পার্থক্য ধরতে পারাই একজন ডেটা-সন্ন্যাসীর আসল কাজ।

২০১০ সালে ইংল্যান্ডের বাংলাদেশ সফরের সময় আমি নেটে কেভিন পিটারসেনকে বল করেছিলাম — একজন অপেশাদার বাঁহাতি স্পিনার হিসেবে। সেই গল্প আমি আজও প্রেস-বক্সে বলি। কিন্তু সেদিনের পাঠটি ছিল ভিন্ন: একটি রোমাঞ্চকর স্মৃতি একটি ডেটাসেট নয়। একটি বিখ্যাত নামের সঙ্গে এক ওভার কাটানো আর একটি লিগে তার দীর্ঘমেয়াদি পারফরম্যান্স — এই দুইয়ের মধ্যে বিশাল ফারাক। অ্যানেকডোট একটি সংখ্যা নয়; অ্যানেকডোট একটি অনুভূতি। যে বিশ্লেষক স্মৃতিকে সংখ্যার আসনে বসান, তিনি নিজের খালি ঘরগুলো গল্প দিয়ে ভরিয়ে ফেলেন।

এখানেই আমার সবচেয়ে বড় আপত্তি। আমরা মডেলের নির্ভুলতা নিয়ে অসুস্থ পরিমাণে চিন্তা করি, কিন্তু মডেলের ইনপুটের স্বাস্থ্য নিয়ে প্রায় কখনো ভাবি না। একটি মডেল যতই পরিশীলিত হোক, সে কেবল তার খাদ্যের মতোই সৎ। যদি ইনপুটে একটি ছোট্ট ব্যর্থতা ঢুকে পড়ে, তবে নিখুঁত অ্যালগরিদমও নিখুঁত ভুল তৈরি করবে। গোলরক্ষকের ভুলের চেয়ে বিপজ্জনক হলো স্কোরবোর্ডের ভুল — কারণ পরেরটি কেউ টের পায় না।

আরও সূক্ষ্ম একটি বিষয় আছে। আমরা বলি “প্রমাণের অভাব প্রমাণ নয়”। কিন্তু ক্রিকেট বিশ্লেষণে আমরা প্রতিদিন উল্টো কাজটি করি — তথ্যের অভাবকে “সিদ্ধান্ত নেই” বলে চালিয়ে দিই। একটি খালি প্যাকেট কিন্তু একটি বৈধ “না” নয়; সে কেবল একটি অসম্পূর্ণ প্রশ্ন। এই দুইয়ের পার্থক্য বোঝা জরুরি। নাল ইনপুট মানে দাঁড়িয়ে যাওয়া, বানানো নয়।

আমার একটি ব্যক্তিগত সতর্কতা এখানে প্রাসঙ্গিক। আমি অস্ট্রেলিয়ায় জন্মেছি, কিন্তু এখন বাংলাদেশে কাজ করি। অস্ট্রেলিয়ার ক্রিকেট ডেটা-সংস্কৃতিতে একটি ধারণা গেঁথে আছে — তথ্য সবসময় পাওয়া যায়, ফিড কখনো মরে না, স্কোরকার্ড পবিত্র। সেই অনুমান এখানে আনলে বিপদ। এশিয়ার ক্রিকেট বাস্তুতন্ত্রে ফিড হারানো, ভাষার স্তর, ভেন্যুর অবকাঠামো, এমনকি রাজনৈতিক অনিশ্চয়তা — এগুলো ব্যতিক্রম নয়, নিয়ম। যে বিশ্লেষক তার জন্মভূমির অনুমানকে নিরপেক্ষ মানদণ্ড ভাবেন, তিনি স্থানীয় বাস্তবতাকে “বিচ্যুতি” বলে ভুল পড়েন। আমাকে নিজের বেসলাইন নাম দিতে হবে, নইলে আমি প্রতিটি শূন্যতাকে ক্রিকেটের দোষ ভাবব, অথচ সেটি হয়তো আমার নিজের পাইপলাইনের।

এই ভুল কেবল আকাদেমিক নয়। ফ্যান্টাসি স্পোর্টস আর বাজারের দুনিয়ায় একটি খালি ঘর কয়েক ঘণ্টার মধ্যে মূল্যে পরিণত হয়। একজন বিশ্লেষক যখন নিশ্চিতভাবে জানেন না যে কোনো বোলার খেলবেন কি না, তখন তার ডেটাসেটে সেই ঘরটি ফাঁকা থাকে; কিন্তু বাজার ফাঁকা ঘর সহ্য করে না, সে অনুমান চায়। ফলে আমাদের নিজের সতর্কতা বাজারের চাপে গলে যায়। এখানেই আমি আমার নীতি মেনে চলি — আমি ট্রান্সফার তাড়া করি না; আমি তার পেছনের আতঙ্ক নিরীক্ষা করি। শূন্য ডেটার পেছনের আতঙ্কও একইভাবে নিরীক্ষা করা দরকার।

বিরোধী দৃষ্টিভঙ্গিও সামনে রাখি। কেউ বলবেন, শূন্যতার এত ব্যাখ্যা দরকার কী? একটি খালি রিপোর্ট ফেলে দিলেই তো হয়। কথাটি আংশিক সত্য। কিন্তু সমস্যা হলো, বাস্তব জগতে খালি রিপোর্ট ফেলে দেওয়া হয় না — তাকে “কোনো ফলাফল নেই” বলে ফাইল করা হয়, এবং পরে কেউ তাকে সত্য বলে উদ্ধৃত করে। আজকের সংবাদপত্রের একটি নীরব বাক্য আগামীকালের একটি ভুল সিদ্ধান্তে পরিণত হতে পারে।

আমার সন্দেহপ্রবণতা এখানে পক্ষাঘাতে পরিণত হতে পারে — যদি আমি প্রতিটি শূন্যের পেছনে ষড়যন্ত্র খুঁজি, তবে কোনো ম্যাচেরই বিশ্লেষণ শেষ হবে না। তাই আমাকে আগেই একটি সিদ্ধান্তের সীমা ঠিক করে নিতে হয়: আস্থার মাত্রা লিখে দিয়ে অস্থায়ী পাঠ প্রকাশ করব, আর নতুন ডেটা এলে তা পুনর্বিবেচনা করব। শূন্যতাকে চিরস্থায়ী অজুহাত বানানোও এক ধরনের ব্যর্থতা।

তাহলে পথটি কী? প্রথমত, পাইপলাইনে একটি স্পষ্ট গেট বসাতে হবে — যদি তথ্যবিন্দুর তালিকা খালি হয় এবং শিরোনাম-সূত্র অনুপস্থিত থাকে, তবে দ্বিতীয় ধাপ শুরুই হবে না। দ্বিতীয়ত, শূন্যতাকে প্রথম শ্রেণির চলক হিসেবে গণ্য করতে হবে; ডেটাসেটের প্রতিটি ঘরে অনুপস্থিতির কারণ লেখা থাকবে, ঠিক যেমন প্রতিটি সংখ্যার উৎস লেখা থাকে। তৃতীয়ত, মানচিত্র আর স্বীকারোক্তির মধ্যে দূরত্ব মেনে চলতে হবে — কোনো চার্টকে কখনো চূড়ান্ত সত্য ভাবা যাবে না।

২০২৫ সালে আমি যখন বাংলাদেশ ক্রিকেট বোর্ডের তিন উপদেষ্টার একজন হিসেবে ডিজিটাল ও মিডিয়া বিষয় দেখাশোনার দায়িত্ব পাই, তখন এই গেটের প্রয়োজনীয়তা আরও স্পষ্ট হয়। একটি বোর্ডের কাছে ডেটা কেবল বিশ্লেষণের উপকরণ নয়; সেটি সিদ্ধান্তের ভিত্তি — নির্বাচন, বিনিয়োগ, অবকাঠামো। যদি সেই ভিত্তির একটি ইট ফাঁকা থাকে এবং কেউ তা না টের পায়, তবে পুরো দালানটিই নীরব নুয়ে পড়ে।

খালি স্প্রেডশিট আমাকে একটি কথা শিখিয়েছে, যা কোনো পূর্ণ ডেটাসেট শেখাতে পারেনি: বিশ্লেষণের প্রথম কর্তব্য সিদ্ধান্ত নেওয়া নয়, বরং জানা — কোথায় আমরা অন্ধ। পরের রাউন্ডে যে বিশ্লেষক টিকে থাকবেন, তিনি সেই ব্যক্তি নন যিনি সবচেয়ে জোরে বলতে পারেন; তিনি সেই ব্যক্তি যিনি সবচেয়ে সৎভাবে স্বীকার করতে পারেন, কোন ঘরটি তাঁর জানা নেই। মডেল একটি প্রতিজ্ঞা: সরল নিয়ম, যতবার দোহরানো হয় যতক্ষণ না তারা স্বীকার করে। আর সেই স্বীকারোক্তির প্রথম লাইনটি সবসময় শূন্য থেকেই শুরু হয়।