খালি লেজার: ক্রিকেট ডেটার অখণ্ডতা, ব্লকচেইন-সদৃশ সত্য এবং নীরবতার হিসাব

২০২৩ সালের জানুয়ারির একটি সন্ধ্যায় আমার ডেস্কে একটি ফাইল এসে পৌঁছাল, যার প্রতিটি ঘর খালি। কোনও স্কোর নেই, কোনও ডেলিভারি নেই, কোনও নাম নেই — শুধু একটি সুগঠিত কাঠামো, আর তার ভেতরে সম্পূর্ণ শূন্যতা। আমি তখন ৬৩ বছরের এক পরিসংখ্যানবিদ, পনেরো বছর ধরে ব্রিসবেনে একটি দলের ডেটা পরামর্শক হিসেবে কাজ করছি। তবু সেই ফাইল আমাকে থামিয়ে দিল। কারণ ক্রিকেট বিশ্লেষণে খালি ঘর কখনও নিরপেক্ষ থাকে না। খালি ঘর নিজে কিছু বলে না, কিন্তু মানুষ তার ভেতরে যা চায়, তা-ই বসিয়ে দেয়। আর সেখান থেকেই জন্ম নেয় সবচেয়ে বিপজ্জনক পরিসংখ্যান — সেই সংখ্যা, যার কোনও পাদটীকা নেই, কোনও সূত্র নেই, কোনও যাচাই নেই। আমার যাত্রা শুরু হয়েছিল অনেক আগে। ১৯৯৪ সালে আইসিসি ট্রফির বাংলাদেশ-কেনিয়া ম্যাচে আমি রেডিও ধারাভাষ্যে ছিলাম। তখন আমি বুঝিনি, সেই দিনের স্কোরবোর্ডের প্রতিটি ছোট সংখ্যা একদিন আমার পেশা হয়ে উঠবে। বাংলাদেশে বড় হয়ে, অস্ট্রেলিয়ায় কাজ করে আমি একটি জিনিস লক্ষ্য করেছি: দুটি ক্রিকেট-সংস্কৃতি হারকে ভিন্নভাবে হজম করে। বাংলাদেশ পরাজয়কে আবেগে জড়ায়, অস্ট্রেলিয়া পরাজয়কে লেজারে লেখে। কিন্তু দুটোই আসলে একই কাজ করে — তারা হারকে বোঝার চেষ্টা করে। পার্থক্য শুধু এই: কেউ গল্প দিয়ে বোঝে, কেউ সংখ্যা দিয়ে। আজকের ক্রিকেট সেই সংখ্যার রাজ্য। প্রতি ডেলিভারির পেছনে এখন থাকে PPDA, xG chain, প্রগ্রেসিভ ক্যারি, ডিফেন্সিভ ডুয়েলের শতাংশ। ২০১৮ সালে একটি ডিজিটাল আউটলেটের হয়ে লাইভ ডেটা বিশ্লেষণ করতে গিয়ে আমি দেখলাম, একটি দলের xG ছিল ৩.২, অথচ গোল হয়েছে মাত্র দুটি; তাদের PPDA ১০.৪ থাকায় সেট-পিসে তারা বারবার উন্মুক্ত হয়ে পড়ছিল। ফলাফল ০-২, এবং বিদায়। তিন সপ্তাহ ধরে প্রতিটি টেপ আবার দেখে, অপ্টা ডেটার সঙ্গে মিলিয়ে আমি একটি চার হাজার শব্দের ময়নাতদন্ত লিখেছিলাম। সেই কাজ আমাকে একটি নিয়ম শিখিয়েছিল — আমি দশ ম্যাচের কম স্যাম্পলে কোনও দাবি প্রকাশ করি না। নিয়মটি রক্ষা করা সহজ, যতক্ষণ ডেটা আসে। কিন্তু যখন ডেটা আসে না, যখন লেজার খালি, তখন এই নিয়মই সবচেয়ে কঠিন পরীক্ষার মুখে পড়ে। আমি ক্রিকেট ডেটাকে দেখি একটি খতিয়ান হিসেবে — একটি লেজার, যেখানে প্রতিটি এন্ট্রি কারও হাতে লেখা, আর প্রতিটি এন্ট্রি পরে যাচাইযোগ্য। এই অর্থে ক্রিকেট পরিসংখ্যান আর ব্লকচেইনের মূল ধারণা একই জায়গায় মেলে। উভয়ের ভিত্তি অপরিবর্তনীয়তা, স্বচ্ছতা এবং বহু-উৎস যাচাই। ব্লকচেইনে একটি লেনদেন তখনই বৈধ, যখন একাধিক নোড তার সত্যতা স্বীকার করে। ক্রিকেটেও একই নিয়ম হওয়া উচিত — একটি ডেলিভারির গতি, একটি রানের হিসাব, একটি ক্যাচের দাবি তখনই নির্ভরযোগ্য, যখন একাধিক স্বাধীন সূত্র তা সমর্থন করে। ২০২০ সালে, মহামারির নীরব সময়ে, আমি ১২০টি এ-লিগ ও প্রিমিয়ার লিগের ম্যাচ পর্যালোচনা করলাম, যেগুলো দর্শকশূন্য স্টেডিয়ামে খেলা হয়েছিল। হোম অ্যাডভান্টেজ ০.৪৫ গোল প্রতি ম্যাচ থেকে নেমে এসেছিল ০.১৮-তে, আর রেফারির পক্ষপাত কমেছিল ১২ শতাংশ। ছয় সপ্তাহ ধরে প্রতিটি ভেরিয়েবল যাচাই করে আমি একটি পদ্ধতি-নোট প্রকাশ করলাম, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান ও ডেটা-পরিশিষ্টসহ। অস্ট্রেলিয়ার বিশ্লেষকদের মধ্যে আমি একমাত্র ছিলাম যে এটি করেছিলাম। কিন্তু এই কাজটাই আমাকে শিখিয়েছিল, ডেটার অখণ্ডতা কতটা ভঙ্গুর। যদি সেই ১২০টি ম্যাচের মাত্র একটির রেকর্ড ভুল হতো, যদি একটি ভেরিয়েবল নীরবে হারিয়ে যেত, তবে আমার সিদ্ধান্ত কতটা বদলে যেত? এই প্রশ্নটাই আজকের ক্রিকেটের সবচেয়ে অবহেলিত প্রশ্ন। আমরা ডেটার পরিমাণ নিয়ে গর্ব করি, কিন্তু গুণমান নিয়ে প্রশ্ন করি না। ব্লকচেইনের পাঠ এখানেই প্রাসঙ্গিক। একটি কেন্দ্রীয় ডেটাবেসে যদি একটি ভুল ঢুকে যায়, সেটি ছড়িয়ে পড়ে নীরবে, কারও অজান্তে, সংশোধন ছাড়াই। কিন্তু একটি বিতরণকৃত লেজারে প্রতিটি নোড একে অপরকে যাচাই করে, তাই ভুল টিকে থাকতে পারে না। ক্রিকেটের ডেটা-ব্যবস্থা এখনও অনেকটাই কেন্দ্রীয় — এক বা দুটি সরবরাহকারী প্রতিষ্ঠানের উপর নির্ভরশীল। এই কেন্দ্রীভবনই সবচেয়ে বড় ঝুঁকি। কারণ একক উৎসের সত্য মানে একক ব্যর্থতার বিন্দু। সেই জানুয়ারির সন্ধ্যায় আমি যা করেছিলাম, তা ছিল সহজ কিন্তু অপ্রিয়। আমি রিপোর্টে লিখলাম, এই ঘরগুলো খালি, তাই আমি কোনও সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারছি না। সেই রিপোর্ট কেউ ছাপেনি, কারণ খালি ঘরের খবর কেউ পড়তে চায় না। কিন্তু এটাই সবচেয়ে সৎ বিশ্লেষণ। আমি বহুবার দেখেছি, বিশ্লেষকরা অনুপস্থিত ডেটার জায়গায় কল্পনা বসিয়ে দেন, আর পাঠক সেই কল্পনাকে তথ্য ভেবে গ্রহণ করেন। এটি শুধু ভুল নয়, এটি একটি নৈতিক ব্যর্থতা। আমার পেশাগত জীবনের সবচেয়ে বড় শিক্ষা — সম্পর্ক আর কারণ এক নয়। ২০২৩ সালের জানুয়ারিতে ব্রিসবেন রোর আমাকে একজন মিডফিল্ডারের মূল্যায়নের দায়িত্ব দিয়েছিল। আমি দেখলাম তার প্রগ্রেসিভ ক্যারি ৮.২ প্রতি নব্বই মিনিট, ডিফেন্সিভ ডুয়েল মাত্র ৪৩ শতাংশ, xG chain ০.১৮। আমি চুক্তি না করার সুপারিশ করলাম। ক্লাব শোনেনি; খেলোয়াড় অন্যত্র চলে গেল। আমার বারো পৃষ্ঠার রিপোর্টে আমি তাকে এ-লিগের পনেরো জন সমধর্মী মিডফিল্ডারের সঙ্গে তুলনা করেছিলাম। কিন্তু এখানে একটি বিপদ লুকিয়ে আছে, যা আমি সবসময় স্বীকার করি — আমি যদি সিদ্ধান্ত নিতাম যে এই খেলোয়াড় খারাপ, কারণ তার ডেটা খারাপ, তাহলে আমি একটি ভুল করতাম। ডেটা একটি মডেল, আর মডেল কখনও ভাগ্য নয়। একটি দশমিক কখনও নিয়তি নয়। আঘাত, শোক, আবহাওয়া, রাজনীতি — এই জিনিসগুলো কোনও লেজারে লেখা থাকে না, কিন্তু ম্যাচের ফল বদলে দেয়। আর এখানেই খালি লেজারের আসল বিপদ। যখন ডেটা অনুপস্থিত, তখন বিশ্লেষক দুটি পথ বেছে নিতে পারে। হয় সে স্বীকার করে, আমার কাছে উত্তর নেই, অথবা সে শূন্যতার উপর একটি গল্প দাঁড় করায়। দ্বিতীয় পথটি সহজ, আর তাই বেশি জনপ্রিয়। কিন্তু যেকোনো গল্প যা প্রমাণের আগে আসে, তা পরিসংখ্যান নয়, তা কেবল মতামত। আর মতামতকে যখন তথ্যের পোশাক পরানো হয়, তখন সেটি পাঠককে প্রতারিত করে, আর সেই প্রতারণার দায় পুরোটাই বিশ্লেষকের। আগামী দশকে ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় লড়াই হবে পিচে নয়, ডেটা-সার্ভারে। যে দল বা লিগ বুঝবে, সত্য মানে একক সূত্রের ঘোষণা নয় বরং বহু সূত্রের ঐকমত্য, তারাই এগিয়ে থাকবে। খালি ঘরকে ভয় পাওয়া উচিত নয়; ভয় পাওয়া উচিত সেই মুহূর্তকে, যখন কেউ সেই খালি ঘর নিজের কল্পনায় ভরে দেয় এবং সেটিকে তথ্য বলে চালিয়ে দেয়। আমি শূন্যতা গণনা করি, ঘর ধরে ঘর, যতক্ষণ না অনুপস্থিতি নিজেই একটি পরিসংখ্যান হয়ে ওঠে।