শূন্য ডেটাসেটের জ্যামিতি: ক্রিকেট বিশ্লেষণের অদৃশ্য ভাঙন

শূন্য ফাইল, বড় প্রশ্ন

রাত সাড়ে বারোটা। লন্ডনের হ্যাকনি ফ্ল্যাটে টেবিলের উপরে ল্যাপটপ খোলা, পাশে ঠান্ডা হয়ে আসা চায়ের কাপ। আজকের ম্যাচের পূর্ণাঙ্গ বিশ্লেষণ-ফাইল ডাউনলোড করেছি। ক্লিক করলাম। ভিতরে শুধু শূন্যতা। কোনো শিরোনাম নেই, কোনো উৎস নেই, কোনো তথ্যবিন্দু নেই, কোনো খেলোয়াড়ের নাম নেই, সময়-সংবেদনশীলতা নেই। শুধু একটা বাক্য ঘুরেফিরে ফিরে আসছে — “N/A – insufficient information”।

তেত্রিশ বছর ধরে আমি ক্রিকেটকে দেখেছি জ্যামিতির চোখে। কোন ফেজে কে নিয়ন্ত্রণ করল, কোন জোনে ফাঁক তৈরি হলো, কোন ম্যাচআপে ফিল্ড বাধ্য হয়ে নিজের দুর্বলতা স্বীকার করল — এই প্রশ্নগুলো আমাকে তাড়া করে। আজ রাতে অ্যানোমালিটা একেবারে অন্য জায়গায় বসে আছে। যে তথ্য অনুপস্থিত, সেটাই আজকের প্রধান খবর। ডেটা-সাংবাদিকতার যুগে সবচেয়ে বড় সংকট কোনো তারকার চোট নয়, কোনো দলের হারের ধারা নয় — সংকটটা হলো ডেটা-পাইপলাইনের ভিতরের নীরব ধস।

আমার মাথা সবসময় যা খোঁজে, তা হলো কাঠামো। আমি স্কোরকার্ড পড়ি না প্রথমে; আমি ম্যাচের মানচিত্র আঁকি আগে। কিন্তু আজ যে মানচিত্রটা সামনে এসেছে, সেটা মাঠের নয় — সেটা একটি বিশ্লেষণ-সিস্টেমের। আর সেই সিস্টেম বলছে: ইনপুট নেই। ইনপুট না থাকলে আউটপুটও থাকতে পারে না। অথচ সমস্যাটা এখানেই — এই শূন্য ফলাফলকে যদি কেউ “উল্লেখযোগ্য কিছু নেই” বলে চালিয়ে দেয়, তাহলে সেটা আর বিশ্লেষণ থাকে না; সেটা হয়ে যায় বানানো গল্প।

বিশ্লেষণ-পাইপলাইন কীভাবে কাজ করে

বুঝতে হবে, একটি ক্রিকেট নিবন্ধ আজ আর শুধু কলমের কাজ নয়। এটা একটা শিল্প-প্রক্রিয়া। প্রথম স্তরে (Stage-1) একটি নিবন্ধকে ভেঙে ফেলা হয় — তথ্যবিন্দু (information points) বের করা হয়, মূল দৃষ্টিভঙ্গি (core viewpoints) চিহ্নিত করা হয়, সত্তা (entities) — অর্থাৎ কোন দল, কোন খেলোয়াড়, কোন ভেন্যু — আলাদা করা হয়। দ্বিতীয় স্তরে (Stage-2) সেই ভাঙা টুকরোগুলোকে আটটি মাত্রায় বসিয়ে গভীর বিশ্লেষণ করা হয়: ফরম্যাট ও ম্যাচ, খেলোয়াড়ের কারিগরি ও ডেটা, দল ও র‍্যাঙ্কিং, লিগ ও বাণিজ্য, নিয়ম ও শাসন, ঝুঁকি, জন-আখ্যান, এবং শিল্পের সংক্রমণ-প্রবাহ।

এই দুই স্তরের মাঝখানে একটা সরল কিন্তু ভয়ংকর সত্য লুকিয়ে আছে: প্রথম স্তর যদি খালি ফেরে, দ্বিতীয় স্তরের প্রতিটি সিদ্ধান্তই মিথ্যা হয়। এটা আর মতামতের ব্যাপার নয়, এটা ডেটা-অখণ্ডতার ব্যাপার। একটি শূন্য ইনপুট থেকে যদি কেউ সুনির্দিষ্ট ম্যাচ-বিশ্লেষণ, খেলোয়াড়ের ফর্ম-বিচার কিংবা দলের কৌশলগত সিদ্ধান্ত টেনে বের করে, তাহলে সেটা বিশ্লেষণ নয় — সেটা কারিগরি বানানো কথাবার্তা, যাকে আমরা সাংবাদিকতায় ভদ্র ভাষায় বলি “ফ্যাব্রিকেশন”।

আমি সাতচল্লিশ বছর বয়সে ২০২০ সালে যখন লিসবনের ফাঁকা এস্তাদিও দা লুশে বায়ার্ন মিউনিখের ৮-২ জয় নিয়ে ফিল্ম-স্টাডি করছিলাম, তখন একটা কথা বুঝেছিলাম: প্রতিটি বিশ্লেষণের পেছনে একটা ডেটা-সেট থাকে, আর সেই সেটের অখণ্ডতাই বিশ্লেষণের একমাত্র ভিত্তি। ভেঙে ফেলা ভিত্তির উপর দাঁত-মাজার মতো বিশাল বিশ্লেষণ দাঁড় করালে সেটা ধসে পড়বেই। আজকের এই শূন্য ফাইলটা আমাকে সেই কথাটাই আবার মনে করিয়ে দিল।

ফেজ-সেগমেন্টেশন: ডেটার আপস্ট্রিম, মিডস্ট্রিম, ডাউনস্ট্রিম

আমি ম্যাচকে কখনো এক গল্প হিসেবে বলি না। আমি প্রতিটি ইনিংস, প্রতিটি ফেজ আলাদা করে দেখি। আজ একই পদ্ধতি প্রয়োগ করব ডেটার উপর। একটি তথ্য-প্রবাহের তিনটি ফেজ আছে, আর যেকোনো পর্যায়ে সেটি ভেঙে যেতে পারে।

প্রথম ফেজ, আপস্ট্রিম: উৎস-নিবন্ধটি আদৌ ডাউনলোড হয়েছে কি না। যদি সংবাদমাধ্যমের পেজ ফেচ-এ ব্যর্থ হয়, যদি সাবস্ক্রিপশন দেয়াল আটকে দেয়, যদি পেজের লেখা জাভাস্ক্রিপ্টে লুকানো থাকে — তাহলে ভিতরে পৌঁছাবে শূন্য টেক্সট। দ্বিতীয় ফেজ, মিডস্ট্রিম: টেক্সট এসেছে, কিন্তু পার্সিং ব্যর্থ। বাংলা-ইংরেজি মিশ্র লেখা, অসম ফরম্যাটিং, ছবির ভিতরে বন্দি ক্যাপশন — এসব পার্সারকে বিভ্রান্ত করে। তৃতীয় ফেজ, ডাউনস্ট্রিম: টেক্সট ঠিকঠাক এসেছে, কিন্তু কোনো ক্রিকেট-বিষয়বস্তু নেই — যেমন একটি স্পনসরশিপ ঘোষণা বা একটি সম্প্রচার সময়সূচি, যা ক্রিকেট-শব্দ ব্যবহার করলেও ক্রিকেট-বিশ্লেষণ নয়।

এই তিন ফেজের ব্যর্থতা তিন রকম। প্রথমটির সমাধান — আবার ফেচ করো। দ্বিতীয়টির সমাধান — পার্সার ঠিক করো। তৃতীয়টি ব্যর্থতা নয়, বরং সঠিক সিদ্ধান্ত: এই উপাদান এই বিশ্লেষণের জন্য প্রাসঙ্গিক নয়। তিনটি আলাদা রোগকে একই ওষুধ দিয়ে সারানোর চেষ্টাই হলো এই শিল্পের সবচেয়ে সাধারণ মিডফিল্ড ভুল।

ভাবুন তো — একটি দল যদি মিডল-ওভারে বল-হারানো (possession loss) বাড়ায়, আপনি কি সেটা দুর্বল ব্যাটিং বলে ব্যাখ্যা করবেন, নাকি প্রতিপক্ষের স্পিন-জুটির নিয়ন্ত্রণ-ক্ষমতা বলে? দুটো ভিন্ন রোগ, দুটো ভিন্ন চিকিৎসা। ডেটা-পাইপলাইনে ঠিক তেমনই। একটি খালি ফলাফল দেখে কেউ যদি লিখে ফেলে “এই ম্যাচে বড় কিছু ঘটেনি”, সে আসলে ফেচ-ব্যর্থতা, পার্সিং-ব্যর্থতা আর প্রাসঙ্গিকতার অভাব — এই তিনটাকে এক করে ফেলছে। এটা নিরীহ ভুল নয়। এটা সেই ভুল, যা একটি পুরো সংবাদমাধ্যমের বিশ্বাসযোগ্যতা ধীরে ধীরে ক্ষয় করে।

শূন্যতার চার ধরন

আমার নোটবুকে শূন্যতার একটি ছোট শ্রেণীবিভাগ আছে, যা আমি বছরের পর বছর ধরে পালিশ করেছি। প্রথম ধরন: প্রকৃত শূন্য — উৎসেই কিছু নেই। দ্বিতীয় ধরন: লুকানো শূন্য — উৎসে আছে, কিন্তু আমাদের হাতের কাছে পৌঁছায়নি। তৃতীয় ধরন: ভুয়া পূর্ণতা — কিছু আছে, কিন্তু সেটা ক্রিকেট-তথ্য নয়, সেটা ফিলার। চতুর্থ ধরন: ভুল-ঠিকানার পূর্ণতা — তথ্য ক্রিকেটের, কিন্তু ডোমেইন-লেবেল ভুল পথে চালিত হয়েছে, অর্থাৎ তথ্যটি এই বিশ্লেষণের জন্য নয়।

এই চার ধরনের শূন্য চার রকম আচরণ দাবি করে। প্রথমটির সামনে বিশ্লেষক নিরুপায় — তাকে সৎভাবে বলতে হয় “যথেষ্ট তথ্য নেই”। দ্বিতীয়টির সামনে তাকে অনুসন্ধানী হতে হয় — কোথায় আটকে গেল, সেটা খুঁজে বের করতে হয়। তৃতীয়টির সামনে তাকে সতর্ক হতে হয় — ফিলারকে কখনো তথ্য ভাবা যাবে না। চতুর্থটির সামনে তাকে প্রশাসনিক হতে হয় — পাইপলাইনের লেবেলিং ঠিক করতে হয়।

আমি সোশ্যাল সায়েন্সে স্নাতকোত্তর করেছি, আর সেখানে শেখা সবচেয়ে দরকারি পাঠটি ছিল এই: অনুপস্থিতি নিজেই একটি তথ্য, যদি আপনি অনুপস্থিতির ধরনটা চিনতে পারেন। একটি গ্রামে যদি কোনো মামলা দায়ের না হয়, সেটা শান্তি হতে পারে, আবার ভয়ও হতে পারে — পার্থক্য বুঝতে হয় প্রেক্ষাপট দিয়ে। ক্রিকেট-ডেটাতেও তাই। একটি ম্যাচে যদি কোনো ডেটা-বিন্দু না থাকে, সেটা ম্যাচ না হওয়া হতে পারে, রেকর্ডিং ব্যর্থতা হতে পারে, কিংবা ডেটা সিস্টেমে ঢোকানো হয়নি। প্রতিটি সম্ভাবনার আলাদা মানে আছে।

কিন্তু দুঃখজনক সত্য হলো, শিল্পে (অধিকাংশ) মানুষ এই সূক্ষ্মতা ধরে রাখে না। তারা শূন্য দেখলে হয় চুপ করে যায়, নয়তো ভরে ফেলে। দুইটাই ক্ষতিকর। চুপ থাকলে একটি আসল ঘটনা হারিয়ে যায়; ভরে ফেললে একটি মিথ্যা ঘটনা জন্ম নেয়।

বানানোর প্রলোভন

এখানে আমাকে নিজের সম্পর্কে সৎ হতে হবে। আমি এমন এক মানুষ, যে ডেডলাইনের আগেই মডেল বানিয়ে ফেলে — কেউ চায়নি এমন যন্ত্র, ফ্যাটিগ-রিস্ক স্কোর, প্রেসার-সূচক, জোন-ম্যাপ। যখন সামনে একটা খালি ডেটাসেট থাকে, আমার মাথার ভিতরের কণ্ঠস্বর বলে: “কিছু একটা বানাও। ফাঁকা ছেড়ে দিও না। পাঠক অপেক্ষা করছে।” এই কণ্ঠস্বরটাই সবচেয়ে বিপজ্জনক। কারণ এটা সৎ নয়।

ভেবে দেখুন, এই প্রলোভনের ফল কী। আপনি জানেন না কোন দল জিতেছে, তবু লিখে ফেললেন জয়ের কারণ। আপনি জানেন না কে কত রান করল, তবু ব্যাখ্যা করলেন তার ফর্ম। আপনি জানেন না ভেন্যু কী, তবু স্পিন-বান্ধব পিচের গল্প বুনে ফেললেন। পাঠক বিশ্বাস করবেন, কারণ লেখাটা আত্মবিশ্বাসী। অথচ ভিতরে ভিতরে পুরো কাঠামোটা বাতাসের উপর দাঁড়ানো। এটাই ডেটা-যুগের সবচেয়ে বড় সাংবাদিক অপরাধ — আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভুল বলা, সন্দেহের সঙ্গে চুপ থাকার বদলে।

আমি ২০১৭ সালে যখন চেলসির ৩-৪-৩ নিয়ে ছয় সপ্তাহ ধরে ১৩ ম্যাচের এভারেজ-পজিশন ম্যাপ করছিলাম, তখন প্রতিটি ম্যাপের পেছনে ছিল হাজার হাজার নির্ভরযোগ্য ডেটা-বিন্দু। মার্কোস আলোনসো আর ভিক্টর মোজেস উইং-ব্যাক হিসেবে কোথায় দাঁড়াতেন, এনগোলো কান্তের ল্যাটারাল কভারেজ কীভাবে সেস্ক ফ্যাব্রেগাসকে একজন মুক্ত অষ্টম খেলোয়াড় হিসেবে খেলার সুযোগ দিত — এসব দাবি আমি করেছিলাম শুধু তখনই, যখন ডেটা তা সমর্থন করেছিল। যদি সেই ডেটা না থাকত, আমি ম্যাপ আঁকতাম না। আমি গল্প লিখতাম না। আমি বলতাম: তথ্য নেই।

এই সততাই বিশ্লেষককে সাংবাদিক থেকে আলাদা করে। সাংবাদিকের কাজ ঘটনা জানানো; বিশ্লেষকের কাজ ঘটনার পেছনের কাঠামো দেখানো। আর কাঠামো দেখাতে গেলে সেটার ভিত্তি থাকতে হয়। ভিত্তি ছাড়া কাঠামো মানে দুঃস্বপ্ন।

ডেটা-অখণ্ডতাই নতুন হাফ-স্পেস

ফুটবলের ভাষায় একটা কথা আমি বহুবার লিখেছি, আর আজ সেটা ক্রিকেট-ডেটার জগতে হুবহু খাটে: The half-space is not a position; it is a question the defense forgot to ask. ঠিক তেমনি, ডেটা-অখণ্ডতা কোনো বিভাগ নয় — এটা সেই প্রশ্ন, যা পুরো শিল্প জিজ্ঞাসা করতে ভুলে গেছে। আমরা সবাই প্রশ্ন করি: “এই খেলোয়াড় ভালো কি না?”, “এই দল শক্তিশালী কি না?”, “এই সিদ্ধান্ত সঠিক কি না?”। কিন্তু আমরা প্রায় কেউ প্রশ্ন করি না: “এই ডেটাটা আসলেই এখানে পৌঁছেছে কি না, আর পৌঁছেছে বলে আমরা কীভাবে নিশ্চিত?”

এই প্রশ্নটাই হাফ-স্পেসের মতো। মাঠে হাফ-স্পেস হলো দুই লাইনের মাঝের ফাঁকা জায়গা — যেখানে কেউ দাঁড়ায় না, অথচ সেখান থেকেই খেলা নিয়ন্ত্রণ করা যায়। ডেটার জগতে ঠিক তেমনি একটা ফাঁকা জায়গা আছে: ইনপুট আর আউটপুটের মাঝের যাচাই-স্তর। আমরা ইনপুট বিশ্বাস করি, আমরা আউটপুট নিয়ে গর্ব করি, কিন্তু মাঝের যাচাইটা প্রায় কেউ করে না। আর আজকের এই শূন্য ফাইল দেখিয়ে দিচ্ছে, সেই ফাঁকা জায়গাটাই আসল যুদ্ধক্ষেত্র।

ভাবুন একটি সাদৃশ্য। একজন স্কাউট যদি একটি খেলোয়াড়কে সুপারিশ করেন শুধু একটি ভিডিও-ক্লিপ দেখে, কোনো ম্যাচ-রেকর্ড যাচাই না করে, আমরা তাকে অপেশাদার বলব। অথচ একটি অ্যানালিটিক্স পাইপলাইন যখন কোনো সিদ্ধান্ত দেয় শুধু একটি অযাচাইকৃত টেক্সট-ইনপুট ধরে, আমরা সেটাকে স্বয়ংক্রিয় সত্য ভাবি। দুই ক্ষেত্রেই ভুলটা এক: প্রমাণ যাচাই না করেই সিদ্ধান্ত। পার্থক্য শুধু এই — স্কাউটের ভুলে একজন খেলোয়াড় হারিয়ে যায়; পাইপলাইনের ভুলে একটি সম্পূর্ণ সিদ্ধান্ত-প্রক্রিয়া দূষিত হয়।

এখানেই আমি একটা মানবিক পরিণতি যোগ করতে চাই, কারণ কাঠামোগত বিশ্লেষণ কখনো ক্লিনিক্যাল হয়ে পড়লে সেটা প্রাণহীন হয়ে যায়। ভাবুন একজন কোচ। তিনি একটি ডেটা-রিপোর্ট দেখে সিদ্ধান্ত নিচ্ছেন আগামী ম্যাচে কাকে খেলাবেন। রিপোর্টটি আত্মবিশ্বাসী, কিন্তু ভিতরে তার ইনপুট শূন্য ছিল — কেউ সেটা ধরেনি। সেই কোচ মাঠে নামিয়ে দিলেন ভুল খেলোয়াড়কে, ঠিক সেই পজিশনে, যেখানে স্পেস সবচেয়ে বেশি খোলা। একটি খালি ডেটাসেট একটি ম্যাচ হারাতে পারে। এটাই ডেটা-অখণ্ডতার মানবিক মূল্য।

ব্লকচেইন-ভাবনা: অপরিবর্তনীয় তথ্য-খাতা

এবার আসি সেই অংশে, যা নিয়ে আমার এই লেখাটি একটি ব্লকচেইন-যুগের ক্রিকেট-গবেষণা হিসেবে পড়া যেতে পারে। ব্লকচেইনের মূল ধারণা তিনটি — অপরিবর্তনীয়তা (immutability), স্বচ্ছতা (transparency), এবং শৃঙ্খল-ভিত্তিক যাচাই (chain-based verification)। ক্রিকেট-ডেটার জগতে এই তিনটির প্রতিটির চাহিদা তীব্র।

ভাবুন, প্রতিটি ম্যাচ-ডেটা যদি একটি অপরিবর্তনীয় খাতায় (ledger) লিপিবদ্ধ হতো — উৎস, সময়, সংগ্রহকারী, যাচাইকারী সব লিখিত থাকত — তাহলে আজকের মতো একটি খালি ইনপুট কোনোদিন আত্মবিশ্বাসী বিশ্লেষণে পরিণত হতে পারত না। যাচাইয়ের স্তরটি বাধ্যতামূলক থাকলে, একটি “N/A” ফলাফল সাথে সাথে একটি সতর্কতা-সংকেত (alert) হয়ে দেখা দিত, লুকিয়ে পড়ে থাকত না।

এখানে আমার প্রিয় একটি ধারণা মনে পড়ে: তথ্যের উৎস-ইতিহাস, অর্থাৎ provenance, হলো সেই অদৃশ্য সূত্র যা বলে দেয় একটি সংখ্যা কোথা থেকে এসেছে, কে এনেছে, আর কে তা যাচাই করেছে। একটি ব্লকচেইন তথ্য-খাতায় এই provenance মুছে ফেলা অসম্ভব। কেউ যদি পরে দাবি করে “এই ডেটা তো ছিলই”, তাহলে খাতা প্রমাণ করে দেবে আদৌ তা ছিল কি না। ডেটা-যুগে সত্যের প্রথম শর্ত মিথ্যা বলার অসম্ভবতা নয়, বরং মিথ্যা ধরার সহজতা।

আমার নিজের কাজে আমি এই নীতির একটি ছোট সংস্করণ বহু বছর ধরে পালন করি। আমার প্রতিটি ম্যাচ-নোটে একটি “যাচাই” কলাম আছে। আমি যখন লিখি “এই দল প্রেস-কন্ট্রোল হারিয়েছে”, পাশে লিখে রাখি সেই দাবির ভিত্তি — কোন ফেজ, কোন ওভার-ব্লক, কোন ডেটা-সূত্র। পরে কেউ প্রশ্ন করলে আমি প্রমাণ দেখাতে পারি। এই অভ্যাসটা ছোট, কিন্তু এটাই সেই শৃঙ্খল-ভাবনা, যা ব্লকচেইন বড় পরিসরে সমাধান করার চেষ্টা করছে।

এবং ঠিক এখানেই CricSultan (cricsultan.com)-এর মতো তথ্য-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মের ভূমিকা গুরুত্বপূর্ণ। যখন একটি দাবি একটি নিরপেক্ষ ডেটাবেসের সঙ্গে ক্রস-চেক করা হয়, তখন সেটি আর এক ব্যক্তির বিশ্বাস নয় — সেটি একটি যাচাইকৃত তথ্য। আজকের লেখার প্রতিটি কাঠামোগত সিদ্ধান্ত আমি এই নীতির আলোয় দেখছি: যাচাই ছাড়া দাবি নয়।

আমার নিজের ডেটা-অভিজ্ঞতা: তিনটি ম্যাচ

তত্ত্ব যথেষ্ট। এবার মাঠে ফিরি, কারণ আমি এমন এক বিশ্লেষক, যে ম্যাচ না দেখে একটি বাক্যও লিখতে পারে না।

২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপের কাজানে আমি ফ্রান্স-আর্জেন্টিনার সেই ৪-৩ ম্যাচটা দেখছিলাম গ্যালারির এক কোণ থেকে। তখন আমার হাতে কোনো অ্যাডভান্সড ডেটা ছিল না — শুধু চোখ আর একটা খাতা। আমি লক্ষ্য করছিলাম, আর্জেন্টিনার ৫৯ শতাংশ পজেশন থাকলেও ফ্রান্স পল পগবার লম্বা সুইচ দিয়ে আর্জেন্টিনার ৩-৪-৩-এর পেছনের স্পেসে আক্রমণ করছিল। কিলিয়ান এমবাপের জাভিয়ের মাসচেরানোর পাশ দিয়ে চারটি ড্রিবল আর ৬৪তম মিনিটের সেই বিস্ফোরণ, যা পেনাল্টি এনে দিল — এসব আমি নিজের চোখে দেখেছি, এবং তারপর তিনটি আলাদা ফেজ-ডায়াগ্রামে তিনটি আলাদা লেখা লিখেছি। এখানে আমার নিজের অভিজ্ঞতা বলছে: চোখের পর্যবেক্ষণই প্রথম ডেটা, প্রক্রিয়াকৃত সংখ্যা তার পরের স্তর। কেউ যদি চোখের পর্যবেক্ষণ বাদ দিয়ে শুধু অযাচাইকৃত সংখ্যা বিশ্বাস করে, সে বিশ্লেষণ করে না — সে অনুমান করে।

২০২০ সালে, মহামারির বিরতিতে, আমি যখন ফাঁকা এস্তাদিও দা লুশে বায়ার্নের ৮-২ জয় বারে বারে দেখছিলাম, তখন আমি প্রতিটি বলে বল হারানোর ঘটনা কোড করছিলাম। আমি দেখলাম, ভিড়ের শব্দ ছাড়া বায়ার্নের ম্যান-ওরিয়েন্টেড প্রেস যেন এক নীরব ফাঁদ। সেই লেখায় আমি ক্রাউড-অনুপস্থিতিকে একটি কৌশলগত চলক হিসেবে যোগ করেছিলাম — আমার নোটে একটি “noise/quiet” কলাম যোগ হয়েছিল। এই অভিজ্ঞতাই আমাকে শিখিয়েছিল, প্রেক্ষাপট বাদ দিলে ডেটা অর্থহীন। একটি খালি স্টেডিয়াম একটি ডেটা-পয়েন্ট; একটি খালি ফাইলও একটি ডেটা-পয়েন্ট — শর্ত একটাই, আপনি সেটাকে চিনতে পারলেন কি না।

আর ২০১৭ সালের সেই চেলসি-প্রকল্প আমাকে শিখিয়েছিল আরেকটি পাঠ: ছয় সপ্তাহে ১৩ ম্যাচ ম্যাপ করার পর আমার নিউজলেটার তিন মাসে আট হাজার সাবস্ক্রাইবার পেয়েছিল। কারণ কী? কারণ আমি পিচ-ডায়াগ্রাম দিয়ে শুরু করতাম, গল্প দিয়ে নয়। পাঠক আগে স্পেস দেখতেন, তারপর আখ্যান পড়তেন। আজকের খালি ফাইলটাও ঠিক সেই শিক্ষারই প্রতিফলন — বিশ্লেষণের প্রথম কাজ স্পেস আঁকা, আর ইনপুট না থাকলে সেই স্পেসটাই আঁকা যায় না।

যে ভুলটা আমরা সবাই করি

এখন আসি প্রত্যাশার বিপরীতে, অর্থাৎ সেই অংশে, যা এই শিল্পের সবচেয়ে বড় অন্ধ-বিন্দুকে উন্মোচন করে।

আমরা সবাই আউটপুট নিরীক্ষা করি। আমরা মডেলের নির্ভুলতা যাচাই করি, ভবিষ্যদ্বাণীর সাফল্য মাপি, বিশ্লেষণের সৌন্দর্য প্রশংসা করি। কিন্তু আমরা প্রায় কেউ ইনপুট নিরীক্ষা করি না। কেউ জিজ্ঞাসা করি না: এই সুন্দর বিশ্লেষণের ইনপুটটা কোথা থেকে এল, সেটা আদৌ এসেছে কি না, আর এসেছে বলে আমরা কীভাবে জানি?

এই অন্ধ-বিন্দুটাই বিপজ্জনক, কারণ একটি দূষিত ইনপুট সবচেয়ে নিখুঁত মডেলকেও বিভ্রান্ত করতে পারে। একটি খালি ডেটাসেট থেকে জন্ম নেওয়া একটি আত্মবিশ্বাসী বিশ্লেষণ আসলে বিশ্লেষণ নয় — সেটা এমন এক ঘর, যার দেয়াল নেই, কিন্তু ছাদ আছে। আপনি ভিতরে দাঁড়িয়ে ভাবছেন নিরাপদে আছেন, অথচ পাশে দাঁড়ানো যে কেউ দেখতে পাচ্ছে, ঘরটা আসলে বাতাসে ভাসছে।

আমার মতে, এই অন্ধ-বিন্দুর কারণ একটি গভীর মনস্তাত্ত্বিক প্রবণতা: আমরা পূর্ণতার দিকে টান অনুভব করি। ফাঁকা জায়গা আমাদের অস্বস্তিকর লাগে। একটি “তথ্য নেই” লেখা পাঠকের কাছে হতাশাজনক, একটি দীর্ঘ বিশ্লেষণ সন্তোষজনক। কিন্তু সাংবাদিকতার কাজ পাঠককে সন্তুষ্ট করা নয় — পাঠককে সত্য দেওয়া। আর কখনো কখনো সত্য হলো: তথ্য নেই।

এই জায়গায় আমি একটি ভিন্ন দৃষ্টান্ত রাখতে চাই, যা আমার অভিজ্ঞতার বাইরে কিন্তু পদ্ধতিগতভাবে প্রাসঙ্গিক। গোয়েন্দা-বিশ্লেষণে একটি প্রবাদ আছে: absence of evidence is not evidence of absence — প্রমাণের অনুপস্থিতি প্রমাণের অভাব নয়। অর্থাৎ কোনো তথ্য না পাওয়া মানে ঘটনাটা ঘটেনি, তা নয়; হতে পারে তথ্যটা শুধু আমাদের হাতে আসেনি। একজন ভালো বিশ্লেষক এই দুইয়ের পার্থক্য কখনো মেলান না। একটি শূন্য ফাইল সামনে পেলে তিনি দুইটি প্রশ্ন করেন: ঘটনাটা সত্যিই নেই, নাকি ঘটনাটা আছে কিন্তু আমার পাইপলাইনে হারিয়ে গেছে? এই দুই প্রশ্নের উত্তর দুই রকম, আর সঠিক উত্তর ছাড়া সঠিক বিশ্লেষণ অসম্ভব।

শেষ কথা: সামনের দিকে

আমি কখনো একটি লেখা একটি সারাংশ দিয়ে শেষ করি না। আমি শেষ করি একটি প্রশ্ন দিয়ে, যা পরের ম্যাচে যাচাই করা যায়।

আজকের প্রশ্নটা মাঠের নয়, পাইপলাইনের: আগামী মাসে যখন আপনি একটি ক্রিকেট-বিশ্লেষণ পড়বেন, আপনি কি একবার জিজ্ঞাসা করবেন — এই লেখার ইনপুটটা আসলেই কোথা থেকে এসেছে, আর সেটা কি কখনো যাচাই করা হয়েছে? যদি উত্তর না হয়, তাহলে আপনার পড়া বিশ্লেষণটা সম্ভবত একটি সুন্দর ঘর, যার দেয়াল নেই।

আমার দিক থেকে, আমি আমার নিজের নোটে একটি নতুন কলাম যোগ করছি আজ থেকে: “ইনপুট-যাচাই”। প্রতিটি দাবির পাশে লিখে রাখব, তথ্যটা কোথা থেকে এল, কে যাচাই করল, আর তা না থাকলে আমি চুপ থাকব। কারণ আমি জানি, একটি শূন্য ডেটাসেটের জ্যামিতিও একটা জ্যামিতি — এবং সেটা পড়তে শেখা এখন এই শিল্পের সবচেয়ে জরুরি দক্ষতা।