অকশন কক্ষের বাইরে যাদের কেউ গোনেনি: বিপিএল ট্রান্সফার উইন্ডোতে হাতে-তৈরি এক লেজার

গত ২৭ নভেম্বর ২০২৩, রাত ১১টা ৪৭ মিনিট। ঢাকার বনানিতে এক ফ্র্যাঞ্চাইজির কর্পোরেট অফিসের নোটিশবোর্ডে একটা কাগজ টানানো হলো, তারপর ছবিটা দুই মিনিটে সোশ্যাল মিডিয়ায় ছড়িয়ে গেল। কমেন্ট সেকশনে মানুষ হিসাব কষছিল কার নাম থাকল, কার নাম নেই। আমার ডেস্কে তখন অন্য একটা ফাইল খোলা। ফাইলের নাম bpl_pressure_ledger_v3। ভেতরে দুটি মৌসুমের ৪৬টি ম্যাচের বল-বাই-বল রেকর্ড, ওয়াইড-নো বাদ দিয়ে ১১,০৪০টি ডেলিভারি। যাদের নাম সেই রাতে তালিকা থেকে বাদ পড়ল, তাদের মধ্যে ১৪ জনের চাপ-ওভার ইকোনমি ঠিক সেই ফ্র্যাঞ্চাইজিতেই ধরে রাখা সমমানের বোলারদের চেয়ে ভালো ছিল। ১৪ জন। কোনো হেডলাইন সেটা ছাপল না, কারণ চাপ-ওভার আলাদা করে কোনো ডেটা প্রোভাইডার চার্ট করে না। যেটা চার্ট হয় না, সেটা আলোচনাতেও থাকে না। আর যে খেলোয়াড় আলোচনায় থাকে না, তাকে নিলাম কক্ষে কেউ দাম দেয় না। ট্রান্সফার উইন্ডো আসলে সংখ্যার বাজার নয়, মনোযোগের বাজার। আর মনোযোগ তৈরি হয় সেই ডেটা থেকে, যেটা সবাই দেখতে পায়। প্রশ্নটা তাই এটা নয় যে ১৪ জন সত্যিই ভালো কি না। প্রশ্নটা হলো, ভালো-মন্দ মাপার যন্ত্রটা কে বানায়, আর কে বানানোর সুযোগ পায় না। বিপিএলের গঠনটা বোঝা দরকার, কারণ এখানেই বাংলাদেশের ট্রান্সফার অর্থনীতি আলাদা। এখানে ইউরোপীয় ফুটবলের মতো ক্লাব-থেকে-ক্লাব সরাসরি ট্রান্সফার ফি নেই। আছে রিটেনশন, আছে ডিরেক্ট সাইনিং, আর তারপর ড্রাফট। স্যালারি ক্যাপ প্রতি মৌসুমে বদলায়, ক্যাটাগরি বদলায়, দেশি-বিদেশি খেলোয়াড়ের মূল্যায়ন পদ্ধতি বদলায়। ফ্র্যাঞ্চাইজির হাতে থাকা তথ্যের ভিত্তি মূলত তিনটি — বিসিবির ঘরোয়া সার্কিটের স্কোরকার্ড, বিগত মৌসুমের সম্প্রচার, আর এজেন্টদের মুখে শোনা কথা। এই তিনটির কোনোটিই চাপের মুহূর্তের পারফরম্যান্স মাপে না। আমার হাতে-তৈরি লেজার ঠিক ওই শূন্যতা থেকেই জন্ম নিয়েছিল। ২০১৭ সালে, যখন আমি ঢাকার একটি স্পোর্টস ডেস্কে রাতের শিফটে সাব-এডিটর, বাসা খুলনায়। তখন বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের জন্য কোনো প্রোভাইডারের ডেটা ছিল না। তাই খুলনা ডিস্ট্রিক্ট স্টেডিয়ামে ২৪টি ম্যাচ নিজে দেখে, কাগজের গ্রিডে হাতে লিখে, শটের কোণ, দূরত্ব আর ডিফেন্সিভ প্রেসার দিয়ে একটা ঘরোয়া এক্সজি মডেল বানিয়েছিলাম। সেই মডেল মিড-টেবিলের এক ২৩ বছরের উইঙ্গারকে লিগের শীর্ষ স্কোরারের উপরে বসিয়েছিল। আমি সেই প্রেস বক্সের একমাত্র মহিলা ছিলাম; এক স্টুয়ার্ড দুবার জিজ্ঞেস করেছিলেন আমি কার বোন। লেখাটা ৯০০ শব্দের হয়েছিল, ৬০টি শেয়ার পেয়েছিল। নোটবুকটা আমি তবু রেখে দিয়েছিলাম। লিগটি গোনার যোগ্য ছিল বলেই মডেলটা হাতে বানিয়েছি। ২০১৭-র পর থেকে আমি আর ডেটাসেট তৈরি হওয়ার অপেক্ষায় বসে থাকিনি। প্রতিটি লেখা শুরু হয়েছে আমার নিজের সংখ্যা দিয়ে, স্পষ্ট স্যাম্পল সাইজ দিয়ে, আর একটা লাইন দিয়ে যেখানে স্বীকার করেছি — আমার মডেল কোনটা দেখতে পায় না। সেই স্বীকারোক্তিটাই পরে আমার স্বাক্ষর হয়ে গেছে। মডেলটার গঠনটা খুলে বলা দরকার, নইলে বাকি হিসাবগুলো শুধু দাবি হয়ে থাকে। আমি তিনটি জিনিস মেপেছি। প্রথমত, চাপ-ওভার ইকোনমি — ইনিংসের ১৬ থেকে ২০ ওভারের সেই ডেলিভারিগুলো, যেগুলোর সময় প্রয়োজনীয় রান-রেট ৮.৫-এর উপরে ছিল অথবা ক্রিজে সেট ব্যাটার ছিল। স্পেলের প্রথম ওভার বাদ দিয়েছি, কারণ ওপেনারকে দিয়ে শুরু করা ওভারের সংখ্যা অন্যায়ভাবে কারও পক্ষে যায়। দ্বিতীয়ত, সেট-বলার স্পেল ভ্যালু — একই স্পেলের দ্বিতীয় ও তৃতীয় ওভারে বোলারের ইকোনমি কতটা বাড়ে বা কমে। তৃতীয়ত, ডট-টু-বাউন্ডারি রূপান্তর — মিডল ওভারে টানা তিন ডট বলের পর ব্যাটার পরের দুই বলে বাউন্ডারি দিতে পারে কত শতাংশ ক্ষেত্রে। ৪৬টি ম্যাচের ডেটায় ধরা পড়ল তিনটি জিনিস। এক, ধরে রাখা ৩১ জন বোলারের চাপ-ওভার ইকোনমির গড় ৯.৮৬, আর বাদ পড়া বোলারদের গড় ৮.৯৪। পার্থক্যটা ছোট শোনায়, কিন্তু ৯৫ শতাংশ আস্থার ব্যবধানে এর মার্জিন ±০.৪২ রান প্রতি ওভার — অর্থাৎ ব্যবধানটা আমার ত্রুটির সীমার বাইরে, যদিও খুব বেশি বাইরে নয়। দুই, ড্রাফটে যাদের দাম সবচেয়ে বেশি বেড়েছিল, তাদের মধ্যে সাতজনের কেরিয়ারে মাত্র একটা করে ম্যাচ-উইনিং ইনিংস ছিল, আর সেই ইনিংসটা কোনো চাপের পরিস্থিতিতে আসেনি। তিন, চাপের মুখে ব্যাট করা ছয়জন ব্যাটারের মধ্যে চারজনকে ফ্র্যাঞ্চাইজি ছেড়ে দিয়েছে, যেখানে ৩০ বছর বয়সী, কম স্ট্রাইক-রেটের দুই ব্যাটার ধরে রাখা হয়েছে। খুলনা ডিস্ট্রিক্ট স্টেডিয়ামের গ্যালারিতে বসে বছরের পর বছর যে নোট আমি নিয়েছি, সেখান থেকেই শিখেছি — কোনো বোলারের পক্ষে চাপের ওভারে বল করা আর সুবিধাজনক ওভারে বল করা এক জিনিস নয়। ট্রান্সফার সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় ফ্র্যাঞ্চাইজিগুলো ঠিক এই জায়গাটা মাপে না। যাকে পাওয়ারপ্লেতে বল দেওয়া হয়, তার ইকোনমি সুন্দর দেখায়; যাকে ইনিংসের শেষে পাঠানো হয়, তার ইকোনমি নোংরা দেখায়। স্কোরকার্ড এই পার্থক্য কখনো দেখায় না। নিলাম কক্ষের আরেকটি ফাঁদ আছে — একটা ইনিংসের ভাইরাল মুহূর্ত। ২০২৩ সালের ডিসেম্বরে একটা ইনিংস সোশ্যাল মিডিয়ায় ক্লিপ আকারে ছড়িয়ে পড়েছিল, সেটা ম্যাচের ফল বদলায়নি, কিন্তু সেই ব্যাটারের নাম পরে ড্রাফট আলোচনায় বারবার ফিরে এসেছে। যেখানে টানা ছয় ম্যাচে ৩০-এর ঘরে রান করা এক ব্যাটারের নাম কেউ উচ্চারণ করেনি। এটাকে আমি নিলাম প্রিমিয়াম বলি। প্রিমিয়ামটা পারফরম্যান্সের নয়, দৃশ্যমানতার। কোনো প্রোভাইডার চার্ট করত না, তাই গোনাটাই একরকম প্রার্থনা হয়ে দাঁড়াল। ট্রান্সফার হলো স্প্রেডশিটের কোট পরে থাকা গল্প। আর প্রতিটি সংখ্যা এমন একজন মানুষ, যাকে নিজের কথা বলার সুযোগ কেউ দেয়নি। আমার নোটবুকে তারিখ ধরে রাখা একটা তথ্য এখানে প্রাসঙ্গিক। ২০২৪ সালের আইপিএল নিলামে মুস্তাফিজুর রহমানকে চেন্নাই সুপার কিংস ₹২ কোটি ভিত্তিমূল্যে কিনেছিল — নিলামের কাগজে সেটা লেখা আছে, ১৯ ডিসেম্বর ২০২৩। বাংলাদেশের একটি ফ্র্যাঞ্চাইজি যদি ওই একই বোলারের চাপ-ওভার ডেটা নিজের হাতে বানাত, তবে তার দাম নির্ধারণের ভিত্তিটা আলাদা হতো। অন্য একটি তথ্য — ১ মার্চ ২০২৪, মিরপুরের শেরে বাংলা জাতীয় ক্রিকেট স্টেডিয়ামে ফরচুন বরিশাল ফাইনালে কুমিল্লা ভিক্টোরিয়ান্সকে হারিয়ে শিরোপা জিতেছিল। ফাইনালে জেতা দলটির বোলিং রোটেশনে যাদের নাম ছিল, তাদের মধ্যে তিনজন আগের মৌসুমে কোনো ফ্র্যাঞ্চাইজির রিটেনশন তালিকায় ছিল না। দুই মৌসুমের এই লেজার বানানোর সময় আমি একটা নয়েজ লগও রেখেছি — এমন পরিসংখ্যানের তালিকা, যেগুলো পড়তে ভারী লাগে কিন্তু কিছু ব্যাখ্যা করে না। পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক-রেট তার মধ্যে আছে, কারণ পাওয়ারপ্লেতে ফিল্ডিং সীমাবদ্ধতার সুবিধাটা ব্যাটারের দক্ষতা নয়। 'ম্যাচ-উইনিং ইনিংস' ট্যাগটাও আছে, কারণ জয়ের সংজ্ঞা দল নির্ধারণ করে, পরিস্থিতি নয়। আছে সেই ইকোনমি রেট, যা এক ওভারে ছয় রান খেয়ে সুন্দর দেখায় আর চার ওভারে ৩৪ রান খেয়ে নোংরা দেখায়। ২০২০ সালে করোনার সময় যখন জার্মান বুন্দেসলিগা ফাঁকা গ্যালারিতে ফিরল আর বাংলাদেশের লিগ আঠারো মাস বন্ধ থাকল, তখন আমি পাঁচটি লিগের ১,১০৪টি ম্যাচ একটা স্প্রেডশিটে ঢুকিয়ে দেখেছিলাম — হোম উইন হার ৪৩.৩ শতাংশ থেকে ৩৩.৮ শতাংশে নেমে গিয়েছিল। সেই সংখ্যা আমাকে শিখিয়েছে, মাঠের বাইরের একটা কারণ পুরো লিগের ফল বদলে দিতে পারে। ট্রান্সফার সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রেও একই কথা সত্য। তবু এখানেই আমাকে থামতে হয়। কারণ যে ১৪ জনের কথা দিয়ে শুরু করলাম, তাদের ছেড়ে দেওয়ার পেছনে পারফরম্যান্সের বাইরে আরও কারণ থাকতে পারে, আর সেগুলো আমার ডেটায় নেই। বাদ পড়া ১৪ জনের মধ্যে ১১ জনের বয়স ৩০-এর উপরে। ফ্র্যাঞ্চাইজির মজুরি কাঠামো, বহু-বছরের চুক্তির ভার, এজেন্টের সঙ্গে সম্পর্ক, এমনকি খেলোয়াড়ের নিজের শহরে থাকার ইচ্ছা — এই কোনো ভেরিয়েবল আমি মাপিনি। সম্পর্ক মানেই কারণ নয়। আমার মডেল ভবিষ্যদ্বাণীতে দুইবার ভুল করেছিল: ২০২৩ সালের একটি দলকে আমি প্লে-অফের বাইরে রেখেছিলাম, তারা শেষ চারে উঠেছিল, আর সেটা আমি লিখে রেখেছি। যেখানে মডেল ভুল করে, সেখানে মডেলের সীমাটা লেখা দরকার, কারণ যন্ত্রটাই যদি প্রশ্নের বাইরে থাকে, উত্তরগুলো তখন আর যাচাইযোগ্য থাকে না। আরও একটা সীমা আছে, যেটা নিয়ে লিখতে আমার অস্বস্তি হয়। যে বল-বাই-বল ফিড দিয়ে আমি মডেল বানাই, একই ধরনের ফিড অন্য এক বাজারে যায় — যেখানে খেলোয়াড় নয়, বাজি ধরা মানুষ লাভবান হয়। খেলার ডেটাফিকেশনকে আমি কখনো নিরপেক্ষ প্রক্রিয়া বলে ভাবিনি। খুলনার প্রেস বক্সে বসে যেদিন প্রথম বুঝেছিলাম, একই সংখ্যা একদিকে বিশ্লেষণ আর অন্যদিকে বাজি — দুটোই চালায়, সেদিন থেকে আমি প্রতিটি ডেটাসেটের পাশে লিখে রাখি কে এর মালিক, আর কে এর সুবিধা নেয়। এখানে আরেকটা ফাঁদ আছে, যেটা আমার মতো মানুষের জন্য সবচেয়ে বিপজ্জনক — অগণিতকে নায়ক বানিয়ে ফেলা। কোনো প্রোভাইডার ডেটা দেয় না বলে ধরে নেওয়া যায় না যে ওই খেলোয়াড় ভালো। লিগের গড়ের সঙ্গে তুলনা করলে বাদ পড়া ১৪ জনের মধ্যে মাত্র চারজনের সংখ্যা সত্যিই আলাদা করে চোখে পড়ার মতো। বাকি দশজনের ক্ষেত্রে ফ্র্যাঞ্চাইজির সিদ্ধান্ত মোটামুটি যুক্তিসঙ্গতই ছিল। যন্ত্র বানানো মানে প্রিয় সিদ্ধান্তকে জেতানো নয়। পরের উইন্ডোতে আমি তিনটি জিনিস দেখব। রিলিজ ক্লজ আর মজুরি কাঠামোর নকশা — কারণ যে দল কম দামে বেশি চাপ-ওভার সামলাতে পারে, তারা আসলে বাজারে সুবিধা তৈরি করে নিচ্ছে। দ্বিতীয়, ড্রাফটের অনক্যাপড তালিকায় কতজন সেই ১৪ জনের মধ্যে থেকে সুযোগ পায়। তৃতীয়, কতগুলো ফ্র্যাঞ্চাইজি নিজের বল-বাই-বল ডেটা নিজে বানাতে শুরু করে। যদি তিনটি দল নিজেদের লেজার বানায়, তবে পরের মৌসুমে নিলামের দামের সংজ্ঞাটাই বদলে যাবে। আর যদি না বদলায়, তাহলে প্রশ্নটা থেকেই যায় — যে ১৪ জনের কথা কেউ লিখল না, তারা কি আসলে খারাপ ছিলেন, নাকি কেবল কেউ গোনেনি?