যে রিপোর্টে কোনো তথ্য ছিল না: ডেটা পাইপলাইনের নীরব ব্যর্থতা আর ফুটবল বিশ্লেষণের সততা

সেদিন খুলনার ডেস্কে একটা ফাইল এল, নাম “Stage-2 Deep Professional Analysis”। নয়টা আলাদা বিভাগ, প্রতিটা টেবিল, প্রতিটা চেকলিস্ট নিজের জায়গায় বসানো। গঠন দেখে মনেই হয় না কিছু ভুল আছে। কিন্তু যখন সারিগুলো পড়তে শুরু করলাম, তখন বুঝলাম অদ্ভুত একটা ব্যাপার — প্রতিটা ঘরে একই লেখা, “N/A – insufficient information”। কোনো দল নেই, কোনো খেলোয়াড় নেই, কোনো xG নেই, কোনো PPDA নেই। শুধু শূন্য। আমি সংখ্যা নিয়ে কাজ করি। সতেরো বছর ধরে প্রথমে রেডিও মাইক্রোফোনের পেছনে, তারপর স্প্রেডশিটের সামনে, আমার অভ্যাস একটাই — একটা সংখ্যা না মিললে সেটা মেলানো পর্যন্ত খুঁড়তে থাকা। “The desk in Khulna gave me a number I could not unsee” — এটা আমার জীবনের বাক্য। কিন্তু সেদিন যে সংখ্যাটা আমাকে ছাড়ছিল না, সেটা কোনো গোলের সম্ভাবনা বা প্রেসিং ইনটেনসিটি ছিল না। সেটা ছিল সংখ্যার অনুপস্থিতি। আর অনুপস্থিতি কখনো এত জোরে কথা বলে না, যদি না পুরো ব্যবস্থাটাই চুপ করে যায়। বিষয়টা বোঝার জন্য পাইপলাইনটা একটু খুলে বলা দরকার। আধুনিক ফুটবল বিশ্লেষণ আর একক মানুষের কাজ নয়। একটা ম্যাচের ভিডিও, ইভেন্ট ডেটা, সাংবাদিকতার টেক্সট — এগুলো আলাদা স্তরে প্রক্রিয়া হয়। প্রথম স্তরে (Stage-1) সোর্স লেখাটি ভেঙে ফেলা হয়: শিরোনাম কী, কে লিখেছে, মূল দাবি কী, কোন কোন তথ্যবিন্দু আছে, কারা জড়িত, সময়-সংবেদনশীলতা কতটা। এরপর দ্বিতীয় স্তরে (Stage-2) সেই ভাঙা টুকরোগুলোকে ট্যাকটিক্যাল, আর্থিক, শাসনতান্ত্রিক, জনমত — এইসব মাত্রায় বিশ্লেষণ করা হয়। সমস্যা হলো, যদি প্রথম স্তরটাই খালি ফিরে আসে, তাহলে দ্বিতীয় স্তরের হাতে কিছুই থাকে না। আমার সামনের রিপোর্টটি ঠিক সেই অবস্থার নথি। প্রতিটা বিভাগ উপস্থিত — ট্যাকটিক্যাল বিশ্লেষণ, ক্লাব ফিন্যান্স, ট্রান্সফার মার্কেট, লিগ ল্যান্ডস্কেপ, ড্রেসিংরুম স্বাস্থ্য, রিস্ক প্রোফাইল। কিন্তু প্রতিটা ঘর খালি। এর মানে এই নয় যে সোর্স লেখাটা নিঃস্ব ছিল; এর মানে হতে পারে ভাঙার যন্ত্রটা তথ্য তুলতে ব্যর্থ হয়েছে, অথবা স্তরের মাঝখানে তথ্য হস্তান্তরে ত্রুটি ঘটেছে। যেটাই হোক, এটা কোনো ফুটবল ঘটনা নয়। এটা একটা প্রক্রিয়ার ঘটনা। আমি জার্মানিতে জন্মেছি, এখন বাংলাদেশে থাকি, আর ইউরোপের লিগ থেকে বিপিএল পর্যন্ত ম্যাচ কোড করি। এই কাজে প্রথম দিনেই একটা কথা শিখেছিলাম: খালি ঘর মানে খালি ঘর। ওখানে ইচ্ছেমতো কিছু বসিয়ে দিলে সেটা বিশ্লেষণ হয় না, সেটা বানানো গল্প হয়। আর বানানো গল্পের খরচ সবচেয়ে বেশি দেয় সেই পাঠক, যে বাজি ধরার আগে ভরসা করেছিল। এখন আসল প্রশ্ন — একটা খালি রিপোর্ট পেলে বিশ্লেষকের কী করা উচিত? সবচেয়ে সহজ পথ হলো ফাঁকগুলো কল্পনায় ভরে দেওয়া। যেহেতু টেবিলগুলো তৈরি, শুধু “N/A” মুছে দিয়ে সুন্দর কিছু লিখে দিলেই রিপোর্ট সম্পূর্ণ দেখায়। কিন্তু আমার ট্রায়াঙ্গুলেটেড ভেরিফিকেশন রিফ্লেক্স সেটা করতে দেয় না। যেকোনো xG বা PPDA দাবির পাশে আমাকে অন্তত তিনটা স্বাধীন সোর্স বসাতে হয় — ভিডিও, ইভেন্ট ডেটা, আর লেখা। সোর্স না থাকলে দাবিও থাকবে না। এই নিয়মটা এসেছে আমার পেশাজীবনের প্রথম বড় ধাক্কা থেকে। ২০১৭ সালে, চব্বিশ বছর বয়সে, খুলনার ডেটা স্টার্টআপ DataKhel-এ জুনিয়র অ্যানালিস্ট হিসেবে যোগ দিই। ম্যাচ টেপ কোড করতাম, বিপিএল আর ইউরোপীয় ফিক্সচারের জন্য একটা xG/PPDA স্প্রেডশিট বানাতাম। সেই বছরই একটা বিপিএল ম্যাচে আবাহনী লিমিটেড ঢাকা শেখ জামাল ধানমন্ডিকে ২-১ গোলে হারাল; আমি লগ করলাম ১৮টা শট, আর xG ২.৪ বনাম ১.১। সংখ্যাটা পরিষ্কার ছিল, তাই সেটা নিয়ে লিখতে বসার আগে আরও দুইটা সোর্স মিলিয়ে দেখলাম। এটাই আমার প্রথম পাঠ — পরিচ্ছন্ন ডেটা মানেই নিশ্চিত সত্য নয়। ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে জার্মানি-মেক্সিকো ম্যাচটা সেই পাঠকে পাকা করে দিল। জার্মানির ২৬টা শট, ৯টা অন টার্গেট, xG ১.৯; মেক্সিকোর xG ছিল মাত্র ১.২। স্কোরলাইন ০-১। ম্যাচের আগে অনেকেই জার্মানি -১.৫ ধরতে বলছিলেন। আমি ক্লায়েন্টদের বললাম, এই হ্যান্ডিক্যাপ এড়িয়ে যান। কারণ স্কোরলাইনের সাথে প্রসেস ডেটার যে ফাঁক, সেটা একটা ম্যাচের গল্প নয়, একটা প্যাটার্নের ইঙ্গিত। ম্যাচ শেষে দেখা গেল, শটের সংখ্যা জমেছে, কিন্তু কোয়ালিটি জমেনি। তাই আমি দশ ম্যাচের নমুনা গেট মেনে চলি। এক ম্যাচ বা এক টুর্নামেন্ট থেকে কখনো প্যাটার্ন ঘোষণা করি না। এই শৃঙ্খলা আর খালি রিপোর্টের সম্পর্ক সরাসরি। যে বিশ্লেষক দশ ম্যাচ না পেয়ে প্যাটার্ন লেখেন, তিনি ঠিক সেই মানুষটিই, যিনি খালি ঘর কল্পনায় ভরেন। দুইটা একই রোগ — ধৈর্যের অভাব। ২০২২ সালের কাতার বিশ্বকাপে আর্জেন্টিনার সৌদি আরবের কাছে ১-২ হার দেখুন। আর্জেন্টিনার xG ২.১, সৌদির ০.৪, আর আর্জেন্টিনা দশবার অফসাইডে ধরা পড়ল। সংখ্যা বলছিল আর্জেন্টিনার জেতা উচিত ছিল। কিন্তু আমি ছোট-নমুনার ভ্যারিয়েন্স নিয়ে সতর্ক করেছিলাম, টেপটা আবার দেখেছিলাম। এখানেও একই শিক্ষা: ডেটা দাবি করে না, ডেটা প্রমাণ করে। আর প্রমাণ না থাকলে সৎ উত্তরটা হলো — যথেষ্ট তথ্য নেই। এই জায়গায় ব্লকচেইন প্রসঙ্গটা প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। ফুটবল ডেটার সবচেয়ে বড় দুর্বলতা প্রোভেন্যান্স — তথ্যটা কোথা থেকে এল, কে যাচাই করল, কখন বদলাল। অন-চেইন ডেটা লেজার ঠিক এই সমস্যার সমাধান দিতে পারে: প্রতিটা তথ্যবিন্দুর একটা অপরিবর্তনীয় সময়মোহর আর উৎস-স্বাক্ষর থাকবে। যদি প্রতিটা সোর্স-ফিল্ড, প্রতিটা xG ক্লেইম একটা সত্যায়িত এন্ট্রি হয়ে থাকে, তাহলে খালি Stage-1 মানে হবে স্পষ্টভাবে প্রমাণিত শূন্যতা — অনুমান করার সুযোগই থাকবে না। তখন “N/A” আর হারিয়ে যাওয়া তথ্য এক জিনিস থাকবে না। ব্লকচেইনের আসল মূল্য এখানেই — সে বিশ্লেষণ করে না, সে প্রমাণ সংরক্ষণ করে। বিশ্লেষক ভুল করতে পারে, লেজার মিথ্যা বলে না। এখানেই আমার সত্যিকারের পাল্টা-দৃষ্টিভঙ্গিটা আসে। বেশিরভাগ মানুষ ধরে নেয়, একটা খালি রিপোর্ট মানে সিস্টেম ফেল করেছে। আমি বলি উল্টোটা — খালি রিপোর্ট হতে পারে সিস্টেম ঠিকঠাক কাজ করার প্রমাণ। যে বিশ্লেষণ-ব্যবস্থা জানে কখন থামতে হবে, সেটা সেই ব্যবস্থার চেয়ে অনেক বেশি নির্ভরযোগ্য, যা সব সময় একটা উত্তর বানিয়ে ফেলে। “Empty stadiums let me hear the pressing scheme before the crowd did” — ২০২০ সালে খালি গ্যালারির বুন্দেসলিগা দেখে আমি এই শিক্ষাটাই পেয়েছিলাম। ভিড়ের শব্দ চলে গেলে ফুটবল তার আসল নকশা দেখায়। খালি রিপোর্টটাও তেমন — গোছানো ভাষার আস্তরণ সরিয়ে দিলে যা থাকে, সেটা হলো কাজের সীমা। ২০২০ সালের ১৬ মে ডর্টমুন্ড-শালকের ম্যাচে ডর্টমুন্ডের xG ছিল ২.৭ বনাম শালকের ০.৩, আর আমি মেপে দেখলাম ঘরের মাঠের সুবিধা ০.৩৫ থেকে ০.১২ গোলে নেমে গেছে। ভিড় না থাকলে মাঠের একটা ভেরিয়েবল নিঃশব্দে মুছে যায়। ঠিক তেমনি, সোর্স না থাকলে একটা দাবির ভেরিয়েবল মুছে যায় — আর সেটা লুকিয়ে না রাখাই বিশ্লেষকের কাজ। তবে এই পাল্টা-দৃষ্টিভঙ্গির একটা বিপদও আছে, আর আমি সেটা অস্বীকার করি না। খালি রিপোর্টকে ভালো প্রক্রিয়া বলে সব সময় আত্মতুষ্ট হয়ে বসে থাকলে সেটা অলসতার ঢাল হয়ে যায়। যদি একই রকম খালি আউটপুট বারবার আসে, তাহলে সেটা আর সততা নয়, সেটা একটা সিস্টেমিক বাগ। আমার আইএসটিজে স্বভাব আমাকে সতর্ক করে: দশ ম্যাচের গেট নমুনার অভাবের অজুহাত হতে পারে না। একটা সময়সীমা ঠিক করে অন্তর্বর্তী আস্থার স্তর ঘোষণা করা জরুরি, নাহলে আরও ডেটা দরকার কথাটা কখনো শেষ হয় না। এই নথিটা আমাকে আরেকটা জিনিস মনে করিয়ে দেয় — মিখাইলো মুদ্রিকের ট্রান্সফার। ২০২৩ সালের জানুয়ারিতে চেলসি তাঁকে সত্তর মিলিয়ন ইউরোর বেশি দিয়ে কিনেছিল, মূলত হাইলাইট-রিলের গতি দেখে। ১৮ ম্যাচে ১০টা গোল-অবদান। সংখ্যাটা চোখ ধাঁধানো, কিন্তু পাসিং আর প্রেসিং নমুনা ছিল পাতলা। হাইলাইট নয়, নমুনা। খালি রিপোর্ট আর ফুলে-ফাঁপা ফি — দুটোই একই ভুলের দুই মুখ: ধৈর্য ছাড়া সিদ্ধান্ত। তাহলে সামনের দিকে কী দেখব? আমার নজর থাকবে একটা নির্দিষ্ট সংকেতে — পাইপলাইনগুলো কবে ন্যূনতম-তথ্য থ্রেশহোল্ড বাধ্যতামূলক করবে। মানে, একটা বিশ্লেষণ লেখার আগে সিস্টেম অন্তত একটা নামকরা সত্তা আর একটা তথ্যবিন্দু চাইবে। যেদিন এটা নিয়ম হয়ে যাবে, সেদিন খালি ঘর আর বানানো গল্পের মধ্যে দূরত্ব বাড়বে। আর একটা প্রশ্ন আমার মাথায় ঘুরপাক খাচ্ছে, যার উত্তর আমি এখনো জানি না: যদি ভবিষ্যতে প্রতিটা ফুটবল ডেটার উৎস ব্লকচেইনে স্থায়ীভাবে লিপিবদ্ধ হয়, তাহলে আজ যেগুলোকে আমরা নিশ্চিত বিশ্লেষণ বলি, তার কতগুলো আসলে অস্তিত্ব হারাবে? সংখ্যাটা জানতে আমি অপেক্ষা করব। ডেটার প্রথম কাজ সাজানো নয়, সত্য বলা। আর সত্য যদি শূন্য হয়, তাহলে সৎ রিপোর্টও শূন্যই হবে।