ক্রিকেটের ডেটা কারখানা: কেন বিশ্লেষকরা ড্রেসিং রুমের ছন্দ ভুলে যাচ্ছেন

২০১৮ সালে রোস্তভের সেই রাতে আমি সময় ধরেছিলাম। জাপানের কর্নার থেকে চাডলির গোল — মাত্র ২৪ সেকেন্ড। পাঁচটি বেলজিয়ান টাচ, ০.২৭ xG। আমি তিন ঘণ্টার মধ্যে প্রকাশ করেছিলাম। কিন্তু সেই রাতে আমি যা শিখেছিলাম, তা ছিল মডেলের সীমা — সংখ্যা কোনো ম্যাচের ছন্দ ধরতে পারে না, শুধু ফলাফলের পরে তা ব্যাখ্যা করতে পারে। আজকের ক্রিকেটে ডেটা অ্যানালিস্টরা ড্রেসিং রুমে ঢুকেছেন। বিশ্বকাপের প্রস্তুতি, বোলিং পরিবর্তনের সময়, ব্যাটসম্যানের স্ট্রোক সিলেকশন — সবকিছুর উপর তাদের চাপ। কিন্তু সেই চাপের ফলে কী হচ্ছে? খেলোয়াড়রা সংখ্যার দিকে তাকিয়ে খেলছেন, মাঠের ছন্দ বিস্মৃত হচ্ছে। আমার অভিজ্ঞতা বলে, বাংলাদেশের পরিস্থিতিতে এটি আরও ঝুঁকিপূর্ণ। মৌসুমি বৃষ্টি, আর্দ্রতা, খালি স্টেডিয়াম — এগুলো শুধু পরিবেশ নয়, এগুলো মডেলের ইনপুট। কিন্তু যখন অ্যানালিস্টরা শুধু স্ক্র্যাপ করা সংখ্যার উপর ভরসা করেন, তখন সেই ইনপুটগুলো হারিয়ে যায়। নিজের অভিজ্ঞতা থেকে বলি — ২০১৭ সালে আমি ফিফা আন্ডার-১৭ বিশ্বকাপের ৫২টি ম্যাচের ১,৮০০টি শট ইভেন্ট হাতে কোড করেছিলাম। রিয়ান ব্রুয়েস্টারের ৮ গোলের পেছনে মাত্র ৪.৯ xG ছিল। স্পেনের বিরুদ্ধে ইংল্যান্ডের ৫-২ জয়ের সিদ্ধান্ত নিয়েছিল স্পেনের ডিফেন্সিভ থার্ডে ১১টি টার্নওভার। কিন্তু সেই মডেলটি কখনো বলতে পারেনি কেন ব্রুয়েস্টার সেই রাতে এত ভালো খেলেছেন — কারণ সেটি ছিল আত্মবিশ্বাস, সেটি ছিল মুহূর্তের সিদ্ধান্ত। ক্রিকেটে এখন একই সমস্যা। টি২০ বিশ্বকাপে আমি দেখেছি, অ্যানালিস্টরা বলছেন এই বোলারকে এই ওভারে ব্যবহার করুন, কারণ তার ইকোনমি রেট কম। কিন্তু মাঠে যখন বৃষ্টি হয়, আর্দ্রতা বাড়ে, বল স্লিপ হয় — সেই সময় সংখ্যা কী বলে? কিছুই না। খেলোয়াড় যদি সেই পরিবেশে অভ্যস্ত না হন, তাহলে মডেলের পূর্বাভাস ভেঙে যায়। বাংলাদেশের ক্ষেত্রে এটি আরও স্পষ্ট। শের-ই-বাংলা জাতীয় ক্রিকেট স্টেডিয়ামে খালি স্ট্যান্ড, মৌসুমি বৃষ্টির পর আর্দ্র বোলিং আর্দ্রতা — এগুলো অ্যানালিস্টদের ড্যাশবোর্ডে নেই। কিন্তু এগুলোই ম্যাচের ফলাফল নির্ধারণ করে। আমি ২০২৩ সালের বিশ্বকাপে আইসিসি কমেন্ট্রি প্যানেলে ছিলাম, সেখানে আমি দেখেছি কীভাবে স্থানীয় পরিস্থিতি আন্তর্জাতিক মডেলকে ব্যর্থ করে। অ্যানালিস্টদের অন্যতম সমস্যা হলো তাদের কনফিডেন্স ইন্টারভাল প্রকাশ না করা। আমি সবসময় আমার অনিশ্চয়তা প্রকাশ করি — আমার xG মডেলের সীমা কী, কোথায় এটি ব্যর্থ হতে পারে। কিন্তু বেশিরভাগ অ্যানালিস্ট তা করেন না। তারা সংখ্যা দেখান, সিদ্ধান্ত দেন, কিন্তু অনিশ্চয়তা লুকান। একটি ট্রান্সফার কেবল লেনদেন নয়, এটি একটি চাপ ব্যবস্থা। ক্রিকেটে এখন একই কথা — একটি খেলোয়াড়ের মূল্য শুধু তার পারফরম্যান্স দিয়ে নির্ধারিত হয় না, বরং তার মানসিক চাপ, চুক্তির চাপ, ভ্রমণের ক্লান্তি — এই সব মিলে। অ্যানালিস্টরা যদি এই মানবিক চলকগুলো বাদ দেন, তাহলে তাদের বিশ্লেষণ অসম্পূর্ণ। আমি নিজেকে ডেটা মঙ্ক বলি — উপবাস করি, কোয়েরি করি, প্রকাশ করি। কিন্তু সেই উপবাসের মধ্যে আমি মানুষকে ভুলে যাই না। সংখ্যা ঠান্ডা নয়, সেগুলো অসমাধান তর্ক। প্রতিটি ফ্রেম একটি স্বীকারোক্তি, যদি আপনি যথেষ্ট ধীরে নামান। ক্রিকেটের ভবিষ্যৎ অ্যানালিস্টদের হাতে নয়, বরং খেলোয়াড়দের হাতে। অ্যানালিস্টরা হলেন হাতির দাঁতের মতো — দরকারি, কিন্তু পূর্ণ চিত্র নয়। যখন ক্রিকেট বোর্ডগুলো অ্যানালিস্টদের ড্রেসিং রুমে ঢোকানোর সিদ্ধান্ত নেয়, তখন তাদের মনে রাখা উচিত — মাঠের ছন্দ যে সংখ্যার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। পরবর্তী রাউন্ডে আমি দেখব কীভাবে বাংলাদেশের অ্যানালিস্টরা মৌসুমি পরিবর্তনশীলতাকে তাদের মডেলে অন্তর্ভুক্ত করেন। কারণ খালি স্টেডিয়াম শেখায় যে অনুপস্থিতিও একটি চলক। এবং যখন জনতা অনুপস্থিত হয়, তখন সিস্টেম তার কঙ্কাল দেখায়।