খালি রেকর্ডটাই আসল খবর: গলফের ডেটা পাইপলাইনে নাল পেলোড আর দুটো স্কোরকার্ডের গল্প

একটা রেকর্ড আমার ডেস্কে পৌঁছাল, আর তার প্রতিটি ঘর ফাঁকা। নিবন্ধের শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, তথ্যবিন্দুর তালিকা নেই, সংশ্লিষ্ট সংস্থার নাম নেই। প্রতিটি ঘরে শুধু লেখা—প্রযোজ্য নয়, অপর্যাপ্ত তথ্য। ছকগুলো টানা, শিরোনামগুলো মুদ্রিত, বিন্যাস নিখুঁত; ভেতরে কিছু নেই। পেশাগত পরিভাষায় এটা একটা নাল পেলোড।

আমি এই মুহূর্তটা চিনি। ২০১৮ সালের গ্রীষ্মে, আঠারো বছর বয়সে ম্যানচেস্টারের একটি ফ্ল্যাটে বসে রাশিয়া বিশ্বকাপের ৬৪টি ম্যাচ হাতে টুকে-টুকে ১,৬৯০টি শটের একটা মডেল দাঁড় করিয়েছিলাম—প্রতিটির সঙ্গে অঙ্গ, কোণ আর ডিফেন্ডারের চাপ। ওই স্প্রেডশিটে প্রতিটি ঘর ভরা ছিল, তবু একটা সারি আজও আমাকে শেখায়: ভরা ডেটার ভেতরের ব্যতিক্রমটাই আসল গল্প, ফাঁকা ডেটার ভেতরে কোনো গল্প নেই। ফ্রান্স ১০.৯ এক্সজি থেকে ১৪ গোল করে ট্রফি তুলেছিল; ৬৪-ম্যাচের এক্সজি মডেল ব্যর্থ হয়নি, ফ্রান্স ব্যতিক্রমটা খুঁজে পেয়েছিল।

আজকের ফাঁকা রেকর্ডটা সেই স্প্রেডশিটের বিপরীত ছবি। এখানে একটা মডেল ভাঙেনি, একটা পাইপলাইন ভেঙেছে।

প্রেক্ষাপট

আমি গলফ কাভার করি ফুটবল-অ্যানালিটিক্সের নিয়মে—অর্থাৎ প্রথমে দেখি ডেটা কোথা থেকে আসছে, কতটা নমুনা, কোন কোর্স, কোন ফেডারেশন, কোন ফিড। এরপর রায়। সাংবাদিকতার এই ক্রমটা আমি শিখেছি ব্যয়বহুলভাবে। ২০২০ সালে খেলা বন্ধ হলে ৯২টি ম্যাচ জোড়া করে দেখেছিলাম—প্রিমিয়ার লিগ আর বুন্দেসলিগা। ঘরের মাঠে জয়ের হার ৪৫.২ শতাংশ থেকে নেমে ৩৮.০ শতাংশে, গড় হোম গোল ১.৫৫ থেকে ১.২৮-তে। আমি ০.৩১ গোলের হোম অ্যাডভান্টেজকে ভিড়ের গোলমালের ভেতরে হারিয়ে যেতে দেখেছি। সেই চার্টে প্রতিটি সংখ্যার পাশে নমুনার আকার লেখা ছিল, আর প্রতিটির নিচে একটা লাইন—এই মডেল কী দেখতে পায় না।

এখন সেই একই শৃঙ্খলা আমার নিজের কাজের ওপর প্রয়োগ করতে হচ্ছে। আমার একটা অংশে দুটো স্তর আছে: প্রথম স্তর কাঁচা নিবন্ধ ভেঙে তথ্যবিন্দু, দাবি, সূত্র আর সংস্থার নাম বের করে; দ্বিতীয় স্তর সেই ভাঙা টুকরোগুলোর ওপর আটটা মাত্রিক বিশ্লেষণ চালায়। প্রথম স্তর যদি ফাঁকা ফেরে, দ্বিতীয় স্তর কী করবে? উত্তরটা সহজ: কিছুই না। কিন্তু কিছুই না লেখাটা এখন পর্যন্ত আমার প্রায় সবচেয়ে দরকারি রিপোর্ট, কারণ বাকি সবাই ওই ফাঁকা জায়গাটা নিজের মাথা থেকে ভরে দেয়।

মূল বিশ্লেষণ

ফাঁকা পেলোড তিন রকমের হতে পারে, আর তিনটির চিকিৎসা তিন রকম।

প্রথমত, নিবন্ধন ব্যর্থতা। নিবন্ধটা সিস্টেমে ঢুকতেই পারেনি—পেজ লোড হয়নি, ক্রলার আটকে গেছে, বা স্রোতের মধ্যে রেকর্ডটা অসম্পূর্ণ অবস্থায় কেটে গেছে। দ্বিতীয়ত, প্রবেশাধিকার ব্যর্থতা। পেওয়াল, সাবস্ক্রিপশন, বা কোনো রেস্তোরাঁয় ঢুকে মেনু ছবি তুলে চলে আসা—পাতা খোলা, বিষয়বস্তু বন্ধ। তৃতীয়ত, সত্যিকারের বিষয়বস্তু-শূন্য সূত্র। কিছু নিবন্ধ সত্যিই কোনো নাম, সংখ্যা বা দাবি ধারণ করে না; শুভেচ্ছাবার্তা, বিজ্ঞাপন, বা ফাঁপা সংবাদবিজ্ঞপ্তি।

পার্থক্যটা জানা জরুরি, কারণ তিনটির মধ্যে শুধু প্রথমটা সমাধানযোগ্য। বাকি দুটোতে সৎ উত্তর একটাই: এই রেকর্ডে গলফ-সংক্রান্ত কোনো তথ্যই নেই।

তিনটিকে আলাদা করার একটা ব্যবহারিক পরীক্ষা আছে, আর সেটা আমি প্রতিবার চালাই। প্রথমে দেখি রেকর্ডে কোনো সত্তা—কোনো ব্যক্তি, প্রতিষ্ঠান বা ইভেন্টের নাম—আদৌ আছে কি না। না থাকলে দ্বিতীয় প্রশ্ন: উৎসটার একটা শিরোনাম বা তারিখ আছে কি? থাকলে সম্ভাবনা বাড়ে যে নিবন্ধটা ছিল, কিন্তু আমার হাতে পৌঁছায়নি। তৃতীয় প্রশ্ন: সেই উৎস কি আগে কখনো ফাঁকা ফিরিয়েছে? একই ঠিকানা থেকে বারবার ফাঁকা এলে সন্দেহ ইনজেশনের দিকে ঝোঁকে, আর একবার এলে উৎসের দিকে।

এখানেই গলফ আমার কাছে ফুটবলের চেয়ে কঠিন। ফুটবলে অন্তত দুটো স্বতন্ত্র ফিড আছে—অফিসিয়াল আর সম্প্রচারিত—আর সেগুলো মেলানো যায়। লাইভ পিপিডিএ আর সম্প্রচার-নিরসিত পিপিডিএ একই স্কোরলাইন পরে থাকা দুটো আলাদা খেলা। ২০২১ সালের জুলাইয়ে ওয়েম্বলিতে দুই রাতে ২৪০ পাউন্ড খরচ করে আমি বল নয়, বিল্ড-আপ সিকোয়েন্স দেখেছি; ইতালির লাইভ পিপিডিএ বেরিয়েছিল ১০.২, পরে প্রচারিত সংখ্যাটা ছিল ১২.১। শতকরা ১৫ ভাগ ফারাক। সেই রাত থেকে আমি প্রতিটি সম্প্রচার-নিরসিত সংখ্যার পাশে অনুমানিত লেখা রাখি, যতক্ষণ না নিজের চোখে আকৃতিটা দেখছি।

গলফে এই ফারাকটা ঢাকার বাইরে কেউ মাপে না। আমি মাপি, কারণ আমি দুই ধরনের স্কোরকার্ড একসঙ্গে দেখেছি। একটা হলো ওয়াকিং স্কোরারের কার্ড—যে লোকটা ফেয়ারওয়ের পাশে হাঁটছেন, খেলোয়াড়ের পাশে থাকা ক্যাডির মুখ থেকে সংখ্যা নিচ্ছেন, পেনসিলে টুকছেন, হয়তো মোবাইলে টাইপ করছেন। আরেকটা হলো সম্প্রচারের গ্রাফিক—যেটা লিডারবোর্ডে উঠতে কয়েক মিনিট দেরি করে, মাঝে মাঝে ভুল ক্রমে, আর প্রায়ই একই সময়ে দুই জায়গায় দুই সংখ্যা দেখায়। দুটো ফিডের গড় মিলে যায় না, কারণ দুটো আলাদা জিনিস মাপা হচ্ছে: একটা বাস্তব ঘটনা, একটা প্রতিনিধিত্ব।

বাংলাদেশে এই দুই-গলফ সমস্যার চেয়ে ভালো উদাহরণ নেই। বঙ্গবন্ধু কাপে পুরস্কার থলি ছিল চার লাখ মার্কিন ডলার—একটা আন্তর্জাতিক ইভেন্টের মাপে পরিমিত, কিন্তু দেশীয় বাস্তবতার মাপে বিশাল। একই বছরে বাংলাদেশ পেশাদার গলফ অ্যাসোসিয়েশনের সাপ্তাহিক টুর্নামেন্টগুলোয় বিজয়ীর হাতে যেত তার ক্ষুদ্র ভগ্নাংশ। এই আশি-নব্বই ভাগ ফারাকটা ব্যাংক ব্যালান্সের গল্প, কিন্তু একই সঙ্গে ডেটার গল্প। চার লাখ ডলারের সপ্তাহে একজন ওয়াকিং স্কোরার, একটা আন্তর্জাতিক মানের স্ট্যাট সিস্টেম আর একটি সম্প্রচার দল থাকার কথা। দেশীয় সপ্তাহে থাকে একজনের নোটবই, আর সেই নোটবইয়ের ফাঁকা ঘরগুলো কেউ কখনো গোনে না।

আমি বলছি না ডেটা কম থাকলে গল্প কম থাকে। আমি বলছি উল্টোটা। গলফের ধারগুলোই আসল জায়গা, মেজরগুলো নয়। ৫১ সপ্তাহের সার্কিট, যেখানে পুরো মৌসুমজুড়ে গভীরতা তৈরি হয়, তার প্রতি সপ্তাহের ফাঁকা ঘরগুলোই বলে দেয় পরের প্রজন্ম আসবে কি না। মেজরে সবাই হাজির থাকে—ক্যামেরা, ট্র্যাকিং, হিটম্যাপ। ধারগুলোতে থাকে শুধু একটা স্কোরশিট, আর প্রশ্নটা হলো সেই স্কোরশিটের কতটা সত্য।

এই জায়গায় আমার একটা প্রিয় এবং অস্বস্তিকর উদাহরণ আছে—কুড়মিটোলার বল-বয় থেকে পেশাদার। সিদ্দিকুর রহমানের পথটা আক্ষরিক অর্থে ব্যাগ বয়ে শুরু হয়েছিল। যদি ক্যাডি-থেকে-প্রো পথটা গলফের সবচেয়ে সস্তা প্রান্ত হয়, তাহলে প্রশ্নটা হলো, একই কাঠামোর মধ্যে থেকে দ্বিতীয় সিদ্দিকুর এল না কেন? পাইপলাইন মডেলটা আমি আগেই লিখে রেখেছি, ব্যর্থতার বিন্দুটাও আগেই লিখে রেখেছি: একজন ব্যতিক্রম একটা সার্কিট তৈরি করে না; একই সঙ্গে অনেকগুলো ব্যতিক্রম না হলে সেটা কেবল একটা ভালো গল্প হয়ে থাকে। আর পাইপলাইনের ওই ব্যর্থতার বিন্দুটা অধিকাংশ সময় ফাঁকা ঘর হিসেবে লুকিয়ে থাকে—কেউ টুকে রাখে না যে একটা সম্ভাব্য খেলোয়াড় হারিয়ে গেছে।

এখানে ডেটার সবচেয়ে অন্ধকার দিকটা ঢুকে পড়ে। লাইভ ফিড যখন বাজারের কাছে যায়, তখন একটা ফাঁকা ঘর নিরীহ নয়। লাইভ ফিডে মিসিং মানে কেউ একটা সংখ্যা বসিয়ে দেবে—সম্ভবত দ্রুত, সম্ভবত ভুল, আর সেই সংখ্যাটা কেউ টাকার বিনিময়ে কিনে নেবে। আমার সীমা-নির্ধারিত নিয়মটা সহজ: লাইভ ফিড আর স্কোরকার্ড আলাদা ধরনের প্রমাণ, আর দুটো না মেলানো পর্যন্ত ওই তথ্য আমি বাজারের সত্য হিসেবে ধরি না। আমি বিজয়ী খেলোয়াড়ের পেছনে ছুটি না, আমি সেই মুহূর্তটার পেছনে ছুটি যখন বাজার হালনাগাদ করতে ভুলে যায়।

এই পুরো আলোচনাটা আবার ফিরে যায় সেই প্রথম প্রশ্নে। ফাঁকা রেকর্ডটা কি ব্যর্থতা, না কি একটা তথ্য? আমার উত্তর: এটা তথ্য, তবে এক ধরনের তথ্য—ডেটা পাইপলাইনের স্বাস্থ্য সম্পর্কে তথ্য। এটা খেলোয়াড়ের ফর্ম, কোর্সের পরিস্থিতি বা মাঠের কোনো কিছুর সম্পর্কে কিছুই বলে না। আর এই পার্থক্যটা না বোঝার কারণেই বেশিরভাগ মডেল নীরবে দূষিত হয়।

বিপরীত দৃষ্টি

স্বাভাবিক প্রতিক্রিয়া হলো, ফাঁকা জায়গাটা ভরে দেয়া। শিরোনামটা অনুমান করা, সূত্রটা ধরে নেওয়া, খেলোয়াড়ের নামটা যা স্পষ্টই ছিল সেই ভিত্তিতে বসিয়ে দেওয়া। এটা আমি করি না, কারণ আমি জানি আমার মাথা কীভাবে কাজ করে—সে প্যাটার্ন পছন্দ করে, আর ফাঁকা জায়গা দেখলে সেটা ভরতে বাধ্য হয়।

এখানে আসল ভুলটা ধরার জায়গা অন্যত্র: ভুলটা ফাঁকা রেকর্ড নয়, ভরা বলে চালিয়ে দেওয়া ফাঁকা রেকর্ড। যে সিস্টেম বলে, এই রেকর্ডে কোনো তথ্য নেই, সেটা ব্যবহারযোগ্য। যে সিস্টেম বলে, এই রেকর্ডে এতগুলো তথ্য আছে, অথচ আসলে নেই, সেটা পচা। আর দুটো সিস্টেমের বাইরের চেহারা একই রকম—ছক টানা, শিরোনাম মুদ্রিত, সংখ্যা বসানো।

স্প্রেডশিট একটা মঠ, স্টেডিয়াম এক স্বীকারোক্তি। আপনি মঠে সিদ্ধান্ত নেন, স্বীকারোক্তিতে সেটার পরীক্ষা হয়। ফাঁকা রেকর্ড আমার কাছে সেই মুহূর্ত, যখন মঠের দরজা বন্ধ আর আমি চুপ করে স্বীকার করতে বাধ্য হই যে আমি কিছু জানি না—অথবা এখনো জানি না। নমুনার আকার ঢাল নয়, নমুনার আকার একটা টর্চ, যেটা নিজের পক্ষপাতের দিকে ফেরানো হয়।

এখানে আমার নিজের দুর্বলতাও লিখে রাখি, কারণ আগে না লিখলে পরে অজুহাত শোনায়। আমার দ্রুত প্রকাশের প্রবণতা আছে। একটা ফাঁকা রেকর্ডকে দ্রুত একটা ভরা গল্পে বদলে দেয়ার প্রলোভন আমার মধ্যে সবচেয়ে বেশি—বিশেষত সন্ধ্যাবেলা, ডেডলাইনের কাছে, যখন সম্পাদক অপেক্ষা করছেন আর কেউ এমনিতেই যাচাই করবেন না। আজ আমার নিজের নিয়ম আমার বিরুদ্ধে গেল। ভালোই হলো।

আর একটা স্বীকারোক্তি: এই ফাঁকা পেলোডটা গলফ সম্পর্কে সরাসরি কিছু বলে না, কিন্তু এক ধরনের সিদ্ধান্ত সেটা সমর্থন করে। আমি এমন একটা সংস্কৃতিতে কাজ করি যেখানে একই ফলাফল নিয়ে দুটো সংখ্যা পাওয়া স্বাভাবিক—একটা ওয়াকিং স্কোরারের কার্ডে, একটা সম্প্রচারের গ্রাফিকে। যে পাইপলাইন ফাঁকা থাকলে ফাঁকা বলে মেনে নিতে পারে না, সে ওই দুটো সংখ্যার ফারাকও কোনোদিন স্বীকার করবে না। দুটো ব্যর্থতার শিকড় একটাই: শূন্যকে সহ্য না করার রোগ।

এটা কীভাবে ভুল হতে পারে

প্রথম ব্যর্থতার ধরন: এই ফাঁকা রেকর্ডটা আসলে কাঠামোগত ব্যর্থতা নয়, বরং আমারই পাইপলাইনের দুর্বলতা। সত্যিকার অর্থে উৎস নিবন্ধে তথ্য ছিল, কিন্তু আমার এক্সট্রাক্টর সেটা হারিয়ে ফেলেছে। তাহলে আমার সব সিদ্ধান্ত ভুল জায়গায় টানা হবে—আমি পাইপলাইনের রোগকে উৎসের ফাঁকা বলে ভুল পড়ব। এটা ঠেকানোর একটাই পথ: বাইরের একটা আলাদা পথে উৎসটা আবার খুঁজে দেখা, এবং প্রথমে সেটা না পেলে কোনো সিদ্ধান্ত না লেখা।

দ্বিতীয় ব্যর্থতার ধরন: কিছু ফাঁকা উৎস সত্যিই ফাঁকা—বিজ্ঞাপন, শুভেচ্ছা, বা জানানো-কিছু-নেই ধরনের নোট। কিন্তু কিছু ফাঁকা উৎস আসলে ভরা, শুধু সেই ভাষায় লেখা যেটা আমার এক্সট্রাক্টর চেনে না। ভাষা, বানান, এমনকি তারিখের বিন্যাস বদলালেই একটা রেকর্ড ফাঁকা হয়ে যেতে পারে।

তৃতীয় ব্যর্থতার ধরন, যেটা আমার সবচেয়ে বড় ভয়: আমি যদি ফাঁকা রেকর্ডগুলোকে নীরবে বাদ দিয়ে দিই, তাহলে আমার সমগ্র ডেটাসেট একটা পক্ষপাতদুষ্ট ছবি হয়ে উঠবে—যেখানে শুধু পরিষ্কার নিবন্ধগুলো টিকে থাকে, আর প্রতিটি ফেডারেশন, প্রতিটি ছোট সার্কিট, প্রতিটি অস্বস্তিকর সপ্তাহ হারিয়ে যায়। তখন যে ডেটা বাকি থাকবে, সেটা সত্য হবে না; সেটা কেবল সুবিধাজনক হবে।

শেষ কথা

পরের বার যখন কোনো সংখ্যা আপনার সামনে রাখা হবে, একটা প্রশ্ন করার কথা মনে রাখবেন: এই সংখ্যাটার পেছনে যে ঘরগুলো ফাঁকা থাকার কথা, সেগুলোকে কি কেউ গোপনে ভরে দিয়েছে? যে পাইপলাইন নীরব, সে মিথ্যা বলে না; কিন্তু যে পাইপলাইন ফাঁকা জায়গা সহ্য করতে পারে না, সে সবসময় মিথ্যা বলে, আর সবসময় আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে বলে। আমার পরের কাজ ফাঁকা পেলোডগুলো গুনে রাখা। যদি এদের সংখ্যা বাড়ে, তাহলে সমস্যা গলফে নয়, আয়নায়।