এশীয় ক্রিকেটের খালি কলাম: যে সংখ্যাগুলো মাঠের গল্প বলে না

গত সপ্তাহে একটি এশীয় টি-টোয়েন্টি লিগের ব্যাল-বাই-বাই ফাইল হাতে এল। চোদ্দো ম্যাচ, তিন হাজার দুইশ বল, আটটি কলাম। পঞ্চম কলামের নাম 'পাওয়ারপ্লে কন্ট্রোল পার্সেন্টেজ'—পুরোটা ফাঁকা। ষষ্ঠ কলামে 'ডট-বল প্রেশার ইনডেক্স', সেখানেও শূন্য ছাড়া কিছু নেই। স্কোরকার্ড হয়ে গেছে, হাইলাইটস হয়ে গেছে, অথচ যে প্রশ্নগুলো আসল—কোন বোলার চাপের মুখে কী করল, কোন ব্যাটার পাওয়ারপ্লের ছন্দ ধরে রাখল—সেগুলোর উত্তর ডেটাবেসে নেই। স্প্রেডশিটটা চুপ ছিল, কিন্তু মাঠ অন্য কথা বলছিল। একজন ডেটা-অ্যানালিস্ট হিসেবে এমন ফাঁকা কলাম আমি বহুবার দেখেছি, আর প্রতিবার মনে হয়েছে একই কথা: যে তথ্য আমরা মাপি না, সেটাই আসলে ম্যাচের ভাগ্য নির্ধারণ করে।

এশিয়ার ক্রিকেট-তথ্যব্যবস্থা এক অদ্ভুত দুই-স্তরের জগতে বাস করে। একদিকে আইপিএল—প্রতিটি বল হক-আই ট্র্যাকিং, রিয়েল-টাইম গ্রাফিক্স আর বিশাল ড্যাশবোর্ডে ঢুকে যায়; সেখানে ব্যাটারের সুইং স্পিড, বল রিলিজের উচ্চতা, এমনকি ফিল্ডারের দৌড়-দূরত্বও লগ হয়। অন্যদিকে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ, লঙ্কা প্রিমিয়ার লিগ বা ঘরোয়া এশীয় টুর্নামেন্টের বড় অংশ—যেখানে হয়তো স্কোরকার্ড ডিজিটাল, কিন্তু কন্ট্রোল পার্সেন্টেজ, চেজ-প্রেশার, ওয়াগন হুইল—এসব কিছুই সুশৃঙ্খলভাবে সংরক্ষিত হয় না। এশিয়ার তারকা ব্যাটার—বিরাট কোহলি, বাবর আজম, শাকিব আল হাসান—প্রত্যেকে ভিন্ন লিগ-পরিবেশে গড়ে উঠেছেন, তাই তাঁদের কাঁচা সংখ্যা পাশাপাশি রাখলেই বিভ্রান্তি জন্মায়। ২০১৭ সালে যখন আমি বিপিএলের একটি ম্যাচ নিজে কোড করছিলাম, তখন বুঝেছিলাম ব্যবধানটা প্রযুক্তির নয়, অভ্যাসের। ডেটা কোথায় জমা হবে, কে যাচাই করবে, কোন সংজ্ঞায় মাপা হবে—এই সিদ্ধান্তগুলো আগে নেওয়া হয় না, তাই পরে কলাম ফাঁকা পড়ে থাকে।

মজার ব্যাপার হলো, এশীয় ক্রিকেটে কাঁচা ডেটার অভাব নেই। প্রতিটি সিরিজের স্কোরকার্ড, প্রতি ওভারের রান, প্রতি ব্যাটারের স্ট্রাইক রেট—সব আছে। অভাব হলো প্রসঙ্গের এবং সংজ্ঞার।

এশীয় ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় ডেটা-সংকট: কাঁচা তথ্য প্রচুর, কিন্তু অভিন্ন সংজ্ঞা প্রায় নেই।

একই 'ডট বল' একটি স্পিন-বান্ধব পিচে আক্রমণাত্মক কৌশল, আবার একটি ব্যাটিং-বান্ধব পিচে নিষ্ক্রিয়তা। সংখ্যাটা এক, অর্থ দুটো। যেখানে সংজ্ঞা নেই, সেখানে প্রতি স্কোরকার্ড নিজের গল্প বানায়—যাচাইয়ের কোনো সুতো থাকে না।

আমি বহুবার লক্ষ্য করেছি, এশীয় লিগগুলো ইউরোপীয় মডেল নকল করতে গিয়ে সেই মডেলের সবচেয়ে জরুরি অংশটা বাদ দেয়—যাচাইয়ের স্তরটা। এক্সজি বা পিপিডিএ-র মতো মেট্রিক ফুটবলে কাজ করে, কারণ সেখানে ইভেন্টের সংজ্ঞা বছরের পর বছর ক্যালিব্রেট করা হয়েছে। ক্রিকেটে যদি আমরা 'চেজ-ইনডেক্স' বানাই, তার আগে ঠিক করতে হবে: পাওয়ারপ্লের ওজন কত, উইকেট পতনের ঝুঁকি কত, ডেথ ওভারে বাউন্ডারির মান কত। এই ওজন ঠিক না করে যেকোনো ইনডেক্স শুধু সুন্দর গ্রাফিক্স, বিশ্লেষণ নয়। নতুন মিডিয়া আমাকে শিখিয়েছে, একটি চার্ট একটি বাক্য, কোনো রায় নয়। গ্রাফিক্সটা স্ক্রিনে যতক্ষণ থাকে, ততক্ষণ সত্য; স্ক্রল করে গেলে বাকিটা মাঠের।

২০১৭ সালের বিপিএল থেকে আমি আরেকটা শিক্ষা পেয়েছি—লাইভ ডেটা থ্রেড আর ইন্টারঅ্যাকটিভ চার্ট পাঠককে পরিসংখ্যানের সঙ্গে সরাসরি তর্ক করায়। পাঠক তখন আর নিষ্ক্রিয় নয়, সে নিজেই প্রশ্ন করে: এই বোলারের ইকোনমি কম, কিন্তু উইকেট-বল কত শতাংশ? এশীয় ক্রিকেট-দর্শকের এই কৌতূহল আমাদের সবচেয়ে বড় সম্পদ, আর আমরা সেটাকে খালি কলাম দিয়ে ফিরিয়ে দিচ্ছি।

আরেকটি স্তর আছে—মাঠ আর সংখ্যার ব্যবধান। ২০২০ সালে যখন স্টেডিয়াম ফাঁকা হয়ে গেল, আমি ৮৩টি ম্যাচের ডেটা ঘেঁটে দেখলাম হোম-উইন হার ৪৩.৩% থেকে ৩৩.৩%-এ নেমে এসেছে, হোম-এক্সজি প্রতি ম্যাচে ০.২২ কমেছে। সেই 'খালি স্টেডিয়াম ইনডেক্স' আমি তখন ফুটবলের ম্যাচ থেকে বানিয়েছিলাম, কিন্তু এর পাঠটা ক্রিকেটের জন্যও প্রযোজ্য: ২০২০ সালে দর্শক একটি সংখ্যা হয়ে গেল, আর সংখ্যাটা ফাঁকা লাগল। ভিড় সংখ্যা হলে হোম-অ্যাডভান্টেজও একটি সংখ্যা হয়ে যায়, আর সেই সংখ্যা আসল কারণটা—দর্শকের চাপ—হারিয়ে ফেলে। এশিয়ার লিগগুলোতে দর্শক-উপস্থিতি এখন হাজার হাজার স্ক্রিনে ভাগ হয়ে গেছে; টিকিটের সংখ্যা কমছে, স্ট্রিমের সংখ্যা বাড়ছে। প্রশ্ন হলো, ডেটা কি এই নতুন মাঠটাকে ধরতে পারছে?

এশীয় ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় অদৃশ্য সংখ্যা এখন দর্শকের নয়, দর্শকের মনোযোগ।

একটি স্ট্রিম দেখার সময়, স্ক্রিন ছেড়ে যাওয়ার মুহূর্ত, দ্বিতীয় স্ক্রিনে কল করা—এসবই এখন পরিমাপযোগ্য, কিন্তু প্রায় কোথাও পরিমাপ হয় না। অথচ এই ডেটাই বলে দিতে পারে, কোন ওভারে থ্রিল আসল, কোন ব্রেক-এ দর্শক ঝরে গেল।

এখানেই একটা প্রচলিত ধারণা উল্টে দিতে চাই। এশীয় ক্রিকেটের বিশ্লেষণে অভিযোগ প্রায়ই আসে—'আমাদের লিগগুলোতে ডেটা-সংস্কৃতি নেই'। কথাটা আরামদায়ক, কিন্তু ভুল। সমস্যাটা সংস্কৃতির নয়, মালিকানার। আইপিএলের ডেটা কেন্দ্রীভূত, তাই সেটা সাজানো যায়। বাকি এশীয় লিগে ডেটা ছড়িয়ে থাকে—ব্রডকাস্টারের কাছে এক টুকরো, ফ্র্যাঞ্চাইজির কাছে আরেক, বোর্ডের কাছে তৃতীয়। কেউই পুরো ছবি দেখে না, তাই কেউই যাচাই করতে পারে না। যে ফ্র্যাঞ্চাইজি প্লেয়ার কিনছে, সে পূর্ণাঙ্গ প্রোফাইল ছাড়া কিনছে; যে কোচ পরিকল্পনা করছে, সে অর্ধেক তথ্য নিয়ে করছে। লোন-উইথ-অবলিগেশন ধাঁচের চুক্তি, যেখানে ছোট ক্লাব তার উঠতি খেলোয়াড়কে বড় দলের জন্য তৈরি করে দেয়, সেখানেও একই ফাঁক—ফ্র্যাঞ্চাইজি তার নিজের খেলোয়াড়ের ডেটা পুরোপুরি ধরে রাখতে পারে না, তাই মূল্য নির্ধারণ হয় অনুমানে, প্রমাণে নয়।

যেখানে ডেটার মালিকানা কেন্দ্রীভূত নয়, সেখানে বিশ্লেষণ কখনো মাঠের সত্যে পৌঁছায় না।

এশিয়া কাপ বা এশীয় ইভেন্টের প্রসঙ্গে এটা আরও স্পষ্ট। দলগুলো ভিন্ন ভিন্ন লিগ থেকে আসে, ভিন্ন ভিন্ন সংজ্ঞায় প্রশিক্ষিত, অথচ একই সংজ্ঞায় মাপা হয় না। ফলে টুর্নামেন্টের আগে যেকোনো পূর্বাভাস অর্ধেক তথ্যে দাঁড়ায়, আর টুর্নামেন্টের পরে আমরা 'অঘটন' বলে অবাক হই—যেটা আসলে ছিল তথ্যগত অন্ধত্ব।

আমি ২০১৮ সালে বিশ্বকাপ কাভার করতে গিয়ে শিখেছিলাম, মাঠের সংবেদন আর সংখ্যা একসঙ্গে না মেলালে গল্প মিথ্যা হয়। সেদিন কয়েক হাজার দর্শকের শব্দ, আর একটি কাউন্টার-অ্যাটাকের ০.০৮ এক্সজি—দুটোই সত্য ছিল, কিন্তু একটাকে বাদ দিলে অন্যটা বিভ্রম। এশীয় ক্রিকেটের ডেটা-বিবরণে আজও আমরা ঠিক এই ভুলটাই করি: হয় মাঠের গন্ধ, নয় স্প্রেডশিট।

২০২৬-এ এশীয় লিগগুলোর আসল লড়াই হবে ডেটার সংজ্ঞা নির্ধারণে।

যে বোর্ড প্রথম কেন্দ্রীভূত, যাচাইযোগ্য ও প্রকাশযোগ্য ডেটা-মান তৈরি করবে, সে শুধু বিশ্লেষণে এগিয়ে থাকবে না, প্লেয়ার-বাজারেও থাকবে—কারণ তখন খেলোয়াড়ের দাম ঠিক হবে প্রমাণে, গুজবে নয়।

পরের সপ্তাহে খেয়াল করুন, একটি এশীয় টি-টোয়েন্টি ম্যাচ শেষ হওয়ার পর কত দ্রুত হাইলাইটস আসে, আর কত দ্রুত প্রমাণযোগ্য বিশ্লেষণ আসে। যদি উত্তর হয় 'হাইলাইটস সঙ্গে সঙ্গে, বিশ্লেষণ কয়েক দিন পরে বা কখনোই না'—তাহলে বুঝবেন, ফাঁকা কলামটা এখনো ফাঁকা, আর আমরা এখনো সংখ্যাটা ছুড়ে দিচ্ছি, অর্থটা নয়।