খালি পেলোড, ভরা মিথ্যা: ফুটবল বিশ্লেষণের সবচেয়ে সৎ উত্তরটা 'জানি না'

গত রাতে রংপুর স্টেডিয়ামের পশ্চিম গ্যালারির নিচে বসে আমি দুটো ফাইল একসাথে খুলেছিলাম। একটা আমার চিরচেনা স্প্রেডশিট—২০২০ সালের বুন্দেসলিগা রিস্টার্টের ৯২ ম্যাচ, যেখানে হোম-উইন রেট ৪৩.২% থেকে ৩৩.৭%-এ নেমে এসেছিল, আর হোম xG প্রতি ম্যাচে কমেছিল ০.২১। আরেকটা একটা বিশ্লেষণ রিপোর্ট, যেটা কেউ আমাকে 'গভীর পেশাদার বিশ্লেষণ' বলে পাঠিয়েছিল। নয়টা অধ্যায়। প্রতিটা অধ্যায়ে টেবিল, চেকলিস্ট, রিস্ক ম্যাট্রিক্স, কমপ্লায়েন্স চেক, স্যান্কশন মডেলিং—কাঠামো পুরো। অথচ একটা সংখ্যা নেই, একটা নাম নেই, একটা শট নেই।

প্রথম প্রতিক্রিয়া: ফাইলটা নষ্ট। দ্বিতীয় প্রতিক্রিয়া, যেটা বেশি গুরুত্বপূর্ণ: না, এটা নষ্ট না—এটা সৎ। পুরো রিপোর্ট জুড়ে প্রতিটা ঘরে একটাই বাক্য বসানো ছিল: 'N/A — insufficient information'। অর্থাৎ, যেখানে ডেটা নেই, সেখানে বিশ্লেষক নিজের কল্পনা দিয়ে ঘর ভরাট করেননি। তিনি লিখেছেন—আমি জানি না। একটা সিদ্ধান্ত, যেটা ফুটবল বিশ্লেষণের প্রতিদিনের বাস্তবতায় বিরল। এই বিরলতাটাই আজকের আলোচনা।

আমার নিজের যাত্রাটা মনে পড়ে। ১৯৯৬ সালে, স্টেট রেডিও বাংলাদেশ বেতারে খেলাধুলার ধারাভাষ্যকার হিসেবে যোগ দিই—তখন শুরু হয় মাইক্রোফোনের পেছনে তিন দশকের যাত্রা। সেই সময় শেখা শৃঙ্খলাটা ছিল মৌলিক: যা দেখছ, তার বর্ণনা দাও; যা দেখছ না, তা বানাও না। পরে একই বছর ক্রীড়া জগত পত্রিকার সম্পাদনার দায়িত্ব নিই, আর সেই সম্পাদকীয় অধ্যায় প্রায় তিন দশক ধরে বাংলাদেশের ক্রীড়া আর্কাইভ গড়ে তোলে। একটা পত্রিকা আর্কাইভ করা মানে প্রতিটা দাবির পিছনে একটা তারিখ, একটা সোর্স, একটা সংখ্যা রাখা।

২০১৭ সালে, ৩৯ বছর বয়সে, লোয়ার-লিগ ফুটবল ক্যারিয়ার শেষ করে আমি রংপুর থেকে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের প্রতিটা শট লগ করা শুরু করি। আবাহনী লিমিটেড ঢাকার স্ট্রাইকার সানডে চিজোবা—১৮ গোল, মাত্র ১২.৪ xG থেকে। মানে ওভারপারফরম্যান্স। আমি একটা ফেসবুক থ্রেডে ওভারপারফরম্যান্সের হিসাব ছাড়লাম; ৪০,০০০ ভিউ এল। সপ্তাহান্তে রংপুর স্টেডিয়ামে দাঁড়িয়ে শট ফিল্ম করতাম, মডেল ভ্যালিডেট করার জন্য। ব্রডকাস্ট দেখে নয়—টাচলাইনে দাঁড়িয়ে শিখেছি।

সেই থ্রেডই আমাকে ২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপে প্রেস পাস এনে দিল, ৪০ বছর বয়সে। সারানস্কে আমি ক্রোয়েশিয়ার ৩-০ জয় ট্র্যাক করলাম আর্জেন্টিনার বিরুদ্ধে: PPDA ৮.৯, লুকা মড্রিচ ১১.২ কিলোমিটার কাভার, আর আর্জেন্টিনার বিল্ড-আপ প্রেসারে ভেঙে পড়া। ম্যাচ চলাকালীন লাইভ থ্রেড করলাম, বললাম ক্রোয়েশিয়ার এই রানটা সৌভাগ্য নয়—কাঠামো। তিনটা বেটিং সিন্ডিকেট আমার প্রেসিং ডেটা সাইট করল। রংপুরে ফিরে এলাম প্রেসিং ট্রিগারে ভরা একটা নোটবুক নিয়ে।

২০২০ সালে, ৪২ বছর বয়সে, গ্লোবাল স্পোর্টস থেমে যাওয়ার সময় আমি বুন্দেসলিগা রিস্টার্টে একটা থিওরি পরীক্ষা করলাম। মে থেকে জুলাই, ৯২ ম্যাচ ট্র্যাক করলাম। হোম-উইন রেট ৪৩.২% থেকে ৩৩.৭%-এ নামল, হোম xG প্রতি ম্যাচে কমল ০.২১। স্প্রেডশিটটা একটা রংপুর বেটিং গ্রুপকে দিলাম, আর বায়ার্ন মিউনিখের ডর্টমুন্ডে ১-০ অ্যাওয়ে জয়টাকে কম-স্কোরিং, অ্যাওয়ে-লিন ম্যাচ হিসেবে ঠিকভাবে ফ্ল্যাগ করলাম। গ্রুপ মুনাফা করল। শিক্ষাটা ছিল: নরমালিটির জন্য অপেক্ষা না করে দ্রুত অ্যাডাপ্ট করা।

সেই থেকে আমার প্রতিটা প্রিভিউ একটাই নিয়ম মেনে চলে: এক xG অসঙ্গতি দিয়ে শুরু। ভুতুড়ে পিক নয়, শট ম্যাপ আর এক্সপেক্টেড-গোল টেবিল। এই পদ্ধতির একটা অংশ হলো এটা মেনে নেওয়া যে, কখনও কখনও টেবিল খালি—আর খালি টেবিলকে মিথ্যা দিয়ে ভরাট করা পদ্ধতির প্রতি সবচেয়ে বড় বিশ্বাসঘাতকতা।

ডেটা বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় মিথ্যা হলো ভরাট ঘর। একটা টেবিলে শূন্যতা চোখে পড়ে, তাই মানুষ সেটা পূরণ করতে চায়। যখন 'squad market value' ঘরটা খালি, বিশ্লেষকের হাত চুলকায়—সে অনুমান বসায়। যখন 'wage expenditure' অজানা, সে রুমার থেকে একটা সংখ্যা টেনে আনে।

ট্রান্সফার উইন্ডো এই শূন্য-ঘর-পূরণের সবচেয়ে বড় মঞ্চ। একটা রিলিজ ক্লজের গঠন, একটা ওয়েজ বিল, একটা এজেন্টের মুভ—এগুলোই আসল গল্প, কিন্তু সেগুলো ধীরে ফাঁস হয়, আর রুমার দ্রুত ছড়ায়। তাই গুজবের বাজারে মানুষ সংখ্যা বসায় যেখানে সংখ্যা নেই। 'পঞ্চাশ মিলিয়ন পাউন্ডে চুক্তি সম্পন্ন'—কে বলল? কোন সোর্স? কোন তারিখ? এই তিনটা প্রশ্নের উত্তর ছাড়া সংখ্যাটা ডেটা নয়, সংখ্যাটা গল্প।

ওই রিপোর্টের নয়টা অধ্যায় ঠিক এই ফাঁদটাই এড়িয়ে গেছে। ট্যাকটিক্যাল অ্যানালাইসিসে ফর্মেশন নেই, তাই লেখা হয়েছে যে কোনো ট্যাকটিক্যাল সিস্টেম বা প্লেয়িং-স্টাইল উপস্থিত নেই। ক্লাব ফাইন্যান্সে কোনো ক্লাব নেই, তাই রেভিনিউ স্ট্রাকচার বসানো হয়নি। রেজাল্ট সাইকেলে স্ট্যান্ডিং নেই, তাই ট্র্যাজেক্টরি আঁকা হয়নি। রুলস অ্যান্ড গভর্নেন্সে কোনো ইভেন্ট নেই, তাই FFP বা PSR ঝুঁকি মডেল করা হয়নি। ম্যানেজমেন্ট অ্যানালাইসিসে কোনো কোচ নেই, তাই ড্রেসিং-রুম হেলথ নিয়ে কিছু বলা হয়নি। রিস্ক ম্যাট্রিক্সে খেলোয়াড়, ক্লাব, ট্রান্সফার, ফাইন্যান্স—কিছুই নেই। মিডিয়া ন্যারেটিভে হেডলাইন নেই, তাই হিট-সাইকেল ফেজ বলা হয়নি। প্রতিটা ক্ষেত্রে যুক্তিটা এক: যে ডেটা নেই, তা কল্পনা দিয়ে ভরাট করলে বিশ্লেষণ আর বিশ্লেষণ থাকে না—সেটা অনুমানের পোশাক পরে দাঁড়ায়।

আমি রংপুরে একটা নিয়ম মেনে চলি, যেটাকে বলি 'রংপুর টেস্ট'। কোনো মডেল, ড্যাশবোর্ড বা সিগন্যাল আমার টাচলাইন-পর্যবেক্ষণের সাথে মিলছে কি না, সেটা যাচাই করি। যদি মডেল বলছে একটা দল প্রেস করছে, কিন্তু আমি স্টেডিয়ামে দেখছি ওরা পিছিয়ে বসছে—তাহলে সংখ্যা হার মানে। এই টেস্টের একটা শর্ত আছে: মডেলকে জোর করে সত্য বানানো যাবে না। যদি টাচলাইনে আমি কিছু না দেখি, তাহলে টেবিলেও কিছু বসবে না। ওই রিপোর্টটা ঠিক সেটাই করেছে।

আর এখানেই ডেটার প্রোভেন্যান্স প্রশ্নটা আসে। আধুনিক ফুটবল বিশ্লেষণে আমরা প্রতিদিন হাজারো সংখ্যা দেখি—xG, xA, xGA, PPDA, ডিসট্যান্স কভারড, পাসিং নেটওয়ার্ক। কিন্তু কোন সংখ্যাটা কোথা থেকে এল, কে তা যাচাই করল, তার অডিট ট্রেইল কতটা শক্ত? এখানেই একটা পাবলিক, ট্যাম্পার-প্রুফ লেজারের ধারণা কাজে লাগে। ব্লকচেইনের মূল শিক্ষা ফুটবল ডেটার জন্য সরাসরি নয়—এর মূল শিক্ষা হলো অডিটেবিলিটি: একটা এন্ট্রি একবার লেখা হলে, সেটা কে, কখন, কোন সোর্স থেকে যোগ করল, তা পিছনে ট্রেস করা যায়। আমার ২০১৭ সালের শট লগ যদি খোলা লেজারে থাকত, তাহলে চিজোবার ১৮ গোল আর ১২.৪ xG দাবিটা যে কেউ যাচাই করতে পারত—আমার কথার ওপর ভরসা না করেই।

এটাই সেই লাইনটা ফিরিয়ে আনে: রংপুরে আমি একটা শট লগ দিয়ে শুরু করেছিলাম; এখন ফিড আমাকে পড়ে। কিন্তু ফিড যদি নিজেই অসত্য হয়—অর্থাৎ মডেল যদি আমার অনুমানকে ডেটা বলে ফেরত দেয়—তাহলে ফিড আর প্রমাণ নয়, ফিড একটা আয়না। এই আয়নাটাই সবচেয়ে বিপজ্জনক, কারণ মানুষ আয়নাকে সত্য ভাবে।

ওই রিপোর্টে একটা লাইন ছিল যেটা আমার সবচেয়ে ভালো লেগেছে: একমাত্র নিশ্চিত ঝুঁকি হলো আপস্ট্রিম ডেটা-পাইপলাইন ব্যর্থতা। মানে, নয়টা বিশ্লেষণমূলক অধ্যায়ের কোনোটাতেই ঝুঁকি নেই, কারণ বিশ্লেষণযোগ্য কিছুই নেই। একমাত্র বাস্তব ঝুঁকিটা প্রক্রিয়ার ঝুঁকি—প্রথম ধাপ থেকে খালি পেলোড এসেছে, তাই দ্বিতীয় ধাপ আটকে গেছে। আমি বাজি-বাজারে কাজ করি, তাই জানি—এই পার্থক্যটা টাকার পার্থক্য। একটা খালি পেলোড আর একটা ভুয়া পেলোডের মধ্যে ফারাকটা হলো: খালি পেলোড বলছে 'আরও ডেটা আনো', ভুয়া পেলোড বলছে 'এই দিকেই বাজি ধরো'। দ্বিতীয়টাই মানুষকে সর্বস্বান্ত করে।

বাজি-বাজারে আরেকটা মিথ্যা আছে, যেটা খালি ঘরের কাজিন: মিথ্যা আত্মবিশ্বাস। যখন একটা গুজব ছড়ায়, বাজার কয়েক সেকেন্ডে দাম বদলায়। সেই দামটা তখন সত্য বলে মনে হয়—কারণ সংখ্যা সবসময় সত্যের মতো দেখায়। অথচ সংখ্যাটা শুধু একটা গুজবের প্রতিধ্বনি। আমার অভিজ্ঞতায়, যেসব বাজি লোকে সবচেয়ে বেশি আত্মবিশ্বাসে ধরে, সেগুলোর পিছনে প্রায়ই সবচেয়ে খালি ডেটা থাকে।

ফ্যাটিগ আর ট্যাকটিকস আলাদা করে দেখা আরেকটা শিক্ষা। আমি মিনিট-লোড, ট্রাভেল, গরম—এসব ফ্যাটিগ-সিগন্যাল হিসেবে ট্র্যাক করি, বিশেষ করে দক্ষিণ এশীয় ফুটবল আর টুর্নামেন্ট রানে। কিন্তু ফ্যাটিগ-ডিটারমিনিজমও একটা ফাঁদ। 'দলটা ক্লান্ত, তাই হারবে'—এই বাক্যটা ডেটা মনে হয়, আসলে এটা অলস অনুমান। ফ্যাটিগ একটা সিগন্যাল; ট্যাকটিকস, কোয়ালিটি, রেফারি-ভ্যারিয়েশন আলাদা ভেরিয়েবল। ওই খালি রিপোর্টটা পরোক্ষভাবে এটাই শেখায়: ভেরিয়েবল না থাকলে ভেরিয়েবলের নামে গল্প বানানো যাবে না।

নয়টা অধ্যায়ের কাঠামোটা আসলে ফুটবল ইন্ডাস্ট্রির একটা সম্পূর্ণ ম্যাপ—ট্যাকটিকস, ফাইন্যান্স, রেজাল্ট, লিগ পজিশনিং, গভর্নেন্স, ম্যানেজমেন্ট, রিস্ক, মিডিয়া ন্যারেটিভ, আর ইন্ডাস্ট্রি ট্রান্সমিশন। এই নয়টা লেন্স দিয়ে একটা ক্লাবকে দেখা মানে তাকে সব কোণ থেকে স্ক্যান করা। কিন্তু ওই রিপোর্টের পাঠ হলো: শক্তিশালী লেন্স খালি সোর্সের ওপর তাক করলে অস্পষ্ট ছবিই দেয়। ক্যামেরা যত ভালোই হোক, যদি দৃশ্যপটে কিছু না থাকে, ফ্রেম খালি।

আমার পাবলিক-ডেটা কাজের একটা উদ্দেশ্য এটাই: পদ্ধতি আর তার ফাঁক—দুটোই দেখানো। শুধু ফলাফল দেখালে সেটা প্রচার; ফাঁক দেখালে সেটা আমন্ত্রণ। আমি চাই পাঠক আমার পদ্ধতি নিজে চালান, আমার সিদ্ধান্ত যাচাই করুন, আর যেখানে আমি খালি হাতে, সেখানে আমাকে খালি হাতেই ধরুন।

এখানেই একটা পাল্টা প্রশ্ন তোলা দরকার, কারণ খালি ডেটাকে পবিত্র ভাবাও ভুল হবে। 'N/A — insufficient information' সবসময় সততার প্রমাণ নয়। কখনও কখনও এটা আলস্যের পোশাক। একটা সোর্স টেক্সট রিট্রিভ করতে ব্যর্থ হওয়া, আর একটা সত্যিই কনটেন্ট-ফ্রি নিবন্ধ—এই দুটো আলাদা জিনিস। ওই রিপোর্ট নিজেই এটা স্বীকার করেছে, মাঝারি আত্মবিশ্বাসে: প্রথম ধাপের ব্যর্থতা সোর্স-টেক্সট রিট্রিভাল বা পার্সিং এররও হতে পারে, সত্যিকারের কনটেন্ট-মুক্ত নিবন্ধ নাও হতে পারে।

এই সূক্ষ্ম পার্থক্যটা গুরুত্বপূর্ণ। কারণ যদি সমস্যাটা রিট্রিভাল এরর হয়, তাহলে সমাধান হলো পাইপলাইন ঠিক করা, বিশ্লেষণ বন্ধ করা নয়। আর যদি সত্যিই কনটেন্ট না থাকে, তাহলে সমাধান হলো সোর্স বদলানো। দুই ক্ষেত্রেই 'N/A' লেখাটা সঠিক ছিল, কিন্তু কারণ আলাদা—আর কারণ না বুঝলে আমরা ভুল শিক্ষা নেব।

এখানেই ক্রোয়েশিয়ার পাঠটা মনে রাখা দরকার। ২০১৮ সালে ক্রোয়েশিয়ার রানকে অনেকে 'ভাগ্য' বা 'আবেগ' বলেছিল। আমি বলেছিলাম—এটা বিশৃঙ্খলা ছিল না; এটা একটা কোড যা আমাকে ডিকোড করতে হয়েছিল। PPDA ৮.৯, মড্রিচের ১১.২ কিলোমিটার—এগুলো সুযোগের সংখ্যা নয়, কাঠামোর সংখ্যা। কিন্তু সেই একই যুক্তি দিয়ে যদি আমি এখন খালি ডেটাকে 'কাঠামো' বলে চালিয়ে দিই, তাহলে আমি ঠিক সেই ভুলটাই করব যেটা আমি ক্রোয়েশিয়া-বিশ্লেষকদের সাবধান করেছিলাম—কোড না থাকলে কোড বানিয়ে ফেলা। ক্রোয়েশিয়া একটা ডিকোড করা কেস; এটাকে অন্য কেসের বিরুদ্ধে বেঞ্চমার্ক করতে হয়, রোমান্টিসাইজ করতে হয় না।

আরেকটা ফাঁদ আছে: ফ্রেমওয়ার্ক-প্রেম। নয়টা অধ্যায়, প্রতিটায় টেবিল—এই কাঠামোটা এত সুন্দর যে বিশ্লেষক কাঠামো ভরাট করতেই ব্যস্ত হয়ে পড়েন, বিষয়বস্তু খোঁজা ভুলে যান। আমার নিজের অভ্যাসে এটা ঢোকার ঝুঁকি আছে। ওই রিপোর্ট এটা এড়িয়েছে ঠিকই, কিন্তু কাঠামোটা এত ভারী যে মাঝে মাঝে মনে হয় ফ্রেমওয়ার্কটাই বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে। ফ্রেমওয়ার্ক কখনও বিষয়বস্তুর বিকল্প নয়; ফ্রেমওয়ার্ক শুধু বিষয়বস্তু সাজানোর শেলফ। খালি শেলফ সাজানো থাকলেও ঘর খালি।

আর একটা কথা—রেফারি আর VAR। মিলিমিটার অফসাইড লাইন আক্রমণের প্রবৃত্তি মারছে; রেফারিরা ম্যাচের মধ্যস্থতাকারী নয়, ম্যাচের এডিটর হয়ে দাঁড়াচ্ছে। এই একই লজিক ডেটায় খাটে: যখন আমরা প্রতিটা সিদ্ধান্তকে অতিরিক্ত নির্ভুলতার নামে ভেঙে ফেলি, তখন খেলার স্বাভাবিক প্রবাহ হারায়। ওই রিপোর্টের খালি ঘরগুলো আসলে একটা স্বাস্থ্যকর বিরতি—একটা জায়গা যেখানে বিশ্লেষণ থেমে বলে, এখানে আমার কিছু বলার নেই।

সামনের রাউন্ডের জন্য আমার সিগন্যাল স্পষ্ট। যদি আপনার ডেটা-পাইপলাইন খালি পেলোড ফেরত দেয়, প্রথম কাজটা বিশ্লেষণ লেখা নয়—প্রথম কাজটা পাইপলাইন অডিট। খালি ডেটাকে সৎভাবে 'জানি না' বলা যায়, কিন্তু খালি ডেটাকে 'জানি না' বলে চালিয়ে দেওয়াও বিপজ্জনক, যদি আসলে ডেটা ওখানে ছিল আর সিস্টেম সেটা হারিয়ে ফেলেছে। পরের ট্রান্সফার উইন্ডোতে যখন একটা নাম শুনবেন, একটা ফি শুনবেন—থামুন। জিজ্ঞেস করুন: সোর্স কে, তারিখ কী, রিলিজ ক্লজের গঠন কী। যদি উত্তর না থাকে, ঘরটা খালি রাখুন।

প্রশ্নটা তাই বিশ্লেষকের দক্ষতা নিয়ে নয়। প্রশ্নটা হলো: আপনার সিস্টেম যখন 'আমি জানি না' বলে, আপনি কি সেটা বিশ্বাস করেন—নাকি আপনি একটা সংখ্যা বসিয়ে ঘরটা ভরে দেন?