যে সেল খালি থাকে: ফুটবল ডেটার অপরিবর্তনীয় শৃঙ্খলা আর শূন্য ইনপুটের সততা

গত রাতে ঢাকার বাসা থেকে বেরোনোর সময় ঘড়িতে তখন সাড়ে বারোটা। ল্যাপটপের পর্দায় ফুটবল ডেটার একটা ফিড এসে জমা হলো — একটা লাইভ ম্যাচের পাস-ম্যাপ, শট-ম্যাপ, আর একটা কলাম যেখানে থাকার কথা ছিল এক্সজি। কিন্তু কলামটা এসে থামল ঠিক মাঝখানে। একটা ঘর ফাঁকা। স্প্রেডশিট আগে চোখ টিপল, আর আমি তার পিছনে হেঁটে গেলাম গল্পের ভেতরে। হয়তো এটা শুধু একটা প্রযুক্তিগত ত্রুটি। হয়তো ডেটা ফিডের কোনো এক জায়গায় এনকোডিং ভেঙে গেছে, অথবা পেবওয়ালের পিছনে আটকে গেছে কাঁচা টেক্সট, অথবা ভুল পথে চলে গেছে একটা আর্টিকেল আইডি। কিন্তু আমার কাছে ফাঁকা ঘরটা একটা প্রশ্ন — আর সেটাই এই লেখার আসল বিষয়। ফুটবল বিশ্লেষণে আমরা সবসময় সংখ্যা দিয়ে গল্প বলি। কিন্তু যে সংখ্যাটা নেই, তার গল্প কী? আমি ছাপান্ন বছর বয়সে এসে শিখেছি, কখনো কখনো সবচেয়ে সৎ উত্তরটা হলো না-জানার স্বীকারোক্তি। আমার নাম মুশফিকুর সরকার, পেশায় ডেটা সাংবাদিক, বিষয়ে ফুটবল। সতেরো বছর বয়সে বাংলাদেশ বেতারে ধারাভাষ্য দিয়ে শুরু, তারপর পনেরো বছর প্রিন্ট ডেস্ক, আর সাতচল্লিশ বছর বয়সে এসে আমি একটা সিদ্ধান্ত নিলাম — চাকরি ছেড়ে একা একটা ডেটা নিউজলেটার শুরু করব। নাম দিলাম Expected Dhaka। অর্থনীতিতে স্নাতক হওয়ার সুবাদে আমি এক্সজিকে দেখি এক ধরনের মুদ্রা হিসেবে — সুযোগের মান, সম্ভাবনার দাম। ২০১৭ সালে ভারতের অনূর্ধ্ব-১৭ বিশ্বকাপে ইংল্যান্ড স্পেনকে ৫-২ গোলে হারাল। রায়ান ব্রুস্টারের আট গোল, ফিল ফোডেনের ফাইনালে দুই গোল — শট-ম্যাপ আর এক্সজি দিয়ে একটা থ্রেড বানালাম, যা ২৩ লাখ ইমপ্রেশন পেল। সেই থেকে আমার প্রতিটা লেখা শুরু হয় একটা চমকপ্রদ সংখ্যা দিয়ে, তারপর সেটা সহজ ভাষায় খুলে বলা। আমার যুব-টুর্নামেন্ট এক্সজি স্প্রেডশিটটা একসময় আমার স্বাক্ষরে পরিণত হলো। কিন্তু পেশাদার বিশ্লেষণের একটা দিক আছে যেটা নিয়ে কেউ কথা বলে না। সেটা হলো — কখন বিশ্লেষণ করা উচিত নয়। এই পনেরো বছরে আমি একটা জিনিস বুঝেছি: ডেটা কখনো নিজে কথা বলে না। তাকে কথা বলাতে হয়, কিন্তু তার আগে যাচাই করতে হয়। একটা সংখ্যা কোথা থেকে এল, কে সেটা তৈরি করল, কোন পদ্ধতিতে — এই প্রশ্নটা না করলে বিশ্লেষণ অসম্পূর্ণ থেকে যায়। এই যাচাইয়ের অভ্যাসটাই আজ আমাকে সতর্ক করেছে। আজ যেটা নিয়ে লিখছি, সেটা কোনো ম্যাচের রিপোর্ট নয়, কোনো ট্রান্সফার ডিলের হিসাব নয়। এটা একটা ফাঁকা ইনপুটের ঘটনা, যেখানে আমার পুরো বিশ্লেষণ কাঠামো এসে থেমে গেছে, আর সেটাই আমাকে সবচেয়ে বেশি শিখিয়েছে। ভাবুন তো — ফুটবল ডেটার একটা সত্যিকারের চেইন। কাঁচা ফিড থেকে শুরু, তারপর এনকোডিং, তারপর তথ্য-নিষ্কাশন, তারপর বিশ্লেষণ, তারপর পাঠকের কাছে পৌঁছানো। ব্লকচেইনের মতোই এই চেইনের প্রতিটা লিংকের একটা দায় থাকে — প্রতিটা তথ্য যেন তার উৎস পর্যন্ত ট্রেস করা যায়, আর কেউ যেন মাঝপথে সেটা বদলে দিতে না পারে। ব্লকচেইনে প্রতিটা ব্লক তার আগের ব্লকের হ্যাশ ধারণ করে; কেউ একটা ব্লক বদলালে পুরো চেইন অকার্যকর হয়ে যায়, কারণ সংযোগটা ভেঙে যায়। ফুটবল ডেটাতেও ঠিক তাই। আজকের গল্পটা সেই ভাঙা লিংকের গল্প। এখন আসি আসল ঘটনায়। একটা দ্বিতীয় পর্যায়ের বিশ্লেষণ পাইপলাইনে আমার হাতে এল একটা কাঠামো, যেখানে নয়টা আলাদা মাত্রায় ফুটবল বিশ্লেষণ হওয়ার কথা। প্রথম মাত্রা — কৌশল ও প্রযুক্তি: ফর্মেশন, খেলার ধরন, খেলোয়াড় ব্যবহার, আর এক্সজি, এক্সএ, পিপিডিএ-র মতো ডেটা। দ্বিতীয় মাত্রা — ক্লাবের আর্থিক কাঠামো ও ট্রান্সফার মার্কেট: সম্প্রচার আয়, বাণিজ্যিক আয়, মজুরি ব্যয়, নিট ঋণ, চুক্তির গঠন, আর প্যানিক প্রিমিয়ামের ঝুঁকি। তৃতীয় মাত্রা — ফলাফল ও জনমতের চক্র: টেবিলে অবস্থান, সাম্প্রতিক ফর্ম, আর প্রক্রিয়া-ডেটার সঙ্গে ফলাফলের ফারাক। চতুর্থ মাত্রা — লিগের ভূগোল ও দলের অবস্থান: শিরোপা প্রতিদ্বন্দ্বী থেকে রেলিগেশন অঞ্চল পর্যন্ত। পঞ্চম মাত্রা — নিয়ম ও শাসনব্যবস্থা: আর্থিক ফেয়ার প্লে, ট্রান্সফার নিবন্ধন, শাস্তি। ষষ্ঠ মাত্রা — ব্যবস্থাপনা ও ড্রেসিংরুম: মালিকানার ধৈর্য, রিক্রুটমেন্টের গুণমান, কাঠামোগত স্থিতিশীলতা। সপ্তম মাত্রা — ঝুঁকির প্রোফাইল। অষ্টম মাত্রা — মিডিয়া আখ্যান ও প্রত্যাশার ফারাক। নবম মাত্রা — শিল্পের ট্রান্সমিশন চেইন, অর্থাৎ অ্যাকাডেমি থেকে সম্প্রচার আর পুঁজির বাজার পর্যন্ত। নয়টা মাত্রার প্রতিটার জন্য আমার টেবিল প্রস্তুত, ঘরগুলো বসানো। কিন্তু সমস্যা হলো, আগের ধাপ থেকে — মানে কাঁচা নিবন্ধ থেকে তথ্য নিষ্কাশনের ধাপ থেকে — আমার হাতে এসেছে একটা খালি পেলোড। শিরোনাম নেই, উৎস নেই, মূল দাবি নেই, কোনো সত্তার নাম নেই, সময়-সংবেদনশীলতা যাচাই হয়নি, উৎসের গুণমান যাচাই হয়নি। সবচেয়ে জরুরি জিনিসটা — তথ্যবিন্দু — একেবারে ফাঁকা। এখানেই আমার পেশার সবচেয়ে কঠিন পরীক্ষা। একজন মেট্রিক-গল্পকার হিসেবে আমার স্বভাব হলো ফাঁকা জায়গাটা ভরে দেওয়া, অনুমান দিয়ে হলেও। কিন্তু এখানে আমি থামলাম। কেন, সেটা বোঝার জন্য ফিরে তাকাতে হয় আমার নিজের কেসগুলোয়। মনে পড়ে ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপ। স্পেন রাশিয়ার সঙ্গে ১-১ ড্র করল, পেনাল্টিতে হেরে গেল ৩-৪। আমি ঢাকা থেকে বসে ডেটা টেনে বের করলাম: স্পেন এক হাজার ঊনত্রিশটা পাস সম্পূর্ণ করল, দখল ছিল পঁচাত্তর শতাংশ, অথচ এক্সজি মাত্র ১.১। রাশিয়া ০.৩ এক্সজি থেকে গোল করল, আর শুটআউটে জিতে গেল। এক হাজার ঊনত্রিশ পাস পরে, দখল ভুলে গেল কীভাবে গোল করতে হয়। সেই লেখা Possession Is Not Control পাঁচ দেশের বিশ্লেষক উদ্ধৃত করলেন। সেই ঘটনা আমাকে শিখিয়েছিল — পাসের সংখ্যা আর নিয়ন্ত্রণ এক জিনিস নয়। পিপিডিএ আর ফিল্ড-টিল্ট আসল গল্প বলে; তারা দেখায় কে আসলে জায়গা নিয়ন্ত্রণ করছে, শুধু বল নয়। গেম-স্টেটও গুরুত্বপূর্ণ — পিছিয়ে পড়া দল বেশি পাস করে, কিন্তু সেই পাস প্রতিরক্ষা ভাঙে না। এই শিক্ষাটাই আজ আমাকে শূন্যের সামনে বসিয়ে দিয়েছে। কারণ একটা সংখ্যা যদি ফাঁকা হয়, আমি সেটা কোনো অনুমানে ভরতে পারি না। ২০২০ সালে যখন খেলা থেমে গেল, আমি একটা সপ্তাহ একেবারে দিশেহারা হয়ে গেলাম। তারপর বুন্দেসলিগা বন্ধ দরজার পিছনে ফিরল। আমি রিস্টার্টের পরের তিরাশি ম্যাচ বিশ্লেষণ করলাম। দেখা গেল, ঘরের মাঠে জয়ের হার তেতাল্লিশ শতাংশ থেকে নেমে তেত্রিশে এসেছে, অ্যাওয়ে দলগুলোর পিপিডিএ উন্নত হয়েছে, ড্র বেড়েছে। তিরাশি ম্যাচের মধ্যে ঘরের দলের গড় পয়েন্ট কমল, অ্যাওয়ে দলের প্রেশার সফলতা বাড়ল, আর গোলের গড়ও সামান্য নামল। এই পরিবর্তন কোনো একক তারকার কারণে নয়, বরং গোটা সিস্টেমের একটা নীরব স্থানান্তর। সিগনাল ইডুনা পার্কে খালি গ্যালারিতে ডর্টমুন্ড শাল্কেকে ৪-০ গোলে হারাল, হালান্ড গোল করল। সেটাই আমার কেস স্টাডি হলো। সেই কাজের বড় শিক্ষা ছিল — ডেটার বাইরে যা আছে, সেটাও যোগ করতে হবে। ভিড়, ভ্রমণ, আবেগ — এই ভেরিয়েবলগুলো ছাড়া মডেল অসম্পূর্ণ। আমি context-adjusted xG নামে একটা নোট বানালাম। ২০২১ সালে সেই লেন্স নিয়ে ইউরোতে ডেনমার্কের রান দেখলাম, ক্রিশ্চিয়ান এরিকসেনের পতনের পর দলটা শুধু নীরবতা সহ্য করল না, সেই নীরবতার ছন্দটাই নতুন করে লিখল। আর টোকিও অলিম্পিকে তেরো বছরের মোমিজি নিশিয়া স্কেটবোর্ডিংয়ে সোনা জিতল, যা দেখাল বয়স কোনো মেট্রিকের সীমা নয়। ২০২২ কাতারে এনসো ফার্নান্দেজের প্রেমে পড়লাম। একুশ বছরের এই ছেলে বছরের সেরা তরুণ খেলোয়াড় হলো — এক গোল, এক অ্যাসিস্ট, সাতাশি শতাংশ পাস সম্পূর্ণ। চেলসি জানুয়ারি ২০২৩-এ বেনফিকাকে দিল একশো একুশ মিলিয়ন ইউরো। আমি প্রগ্রেসিভ পাস, এক্সজি চেইন আর প্রেশার পার নব্বই দিয়ে একটা ট্রান্সফার মডেল বানালাম, যা ফি স্পষ্ট হওয়ার আগেই এনসোকে অভিজাত বলে চিহ্নিত করল। প্রগ্রেসিভ পাস, এক্সজি চেইন আর প্রেশার — এই তিনটার সমন্বয়ে যে স্কোর দাঁড়াল, সেটা মধ্যমাঠের জন্য বিরল। সেই টুইট-থ্রেড এজেন্ট আর ভক্তরা শেয়ার করল। এই সব কেস থেকে একটা প্যাটার্ন পরিষ্কার। আমার মডেল তখনই কাজ করে, যখন ভেতরে সত্যিকারের তথ্য থাকে। তথ্য না থাকলে মডেল একটা সাজানো ভুল ছাড়া আর কিছু নয়। আধুনিক অনুসন্ধান ইঞ্জিন যাকে বলে ইনফরমেশন গেইন — পাঠক আগে যা জানত না, তার অন্তত একটা নতুন অংশ প্রতিটা লেখায় থাকা দরকার। কিন্তু নতুন কিছু বলতে হলে আগে সত্যিকারের কিছু জানতে হয়। খালি ইনপুট থেকে নতুন কিছু কখনো আসে না, শুধু পুরনো ভুলের পুনরাবৃত্তি আসে। ফুটবল ডেটার একটা গোপন বাস্তবতা হলো — একই ম্যাচের এক্সজি তিনটা ভিন্ন ফিডে তিন রকম হতে পারে, কারণ প্রত্যেকে শটের অবস্থান আর গুণ আলাদাভাবে সংজ্ঞায়িত করে। তাই যাচাই মানে শুধু সংখ্যা দেখা নয়, সংখ্যার জন্মস্থান দেখা। ব্লকচেইনে যেমন প্রতিটা লেনদেনের একটা অপরিবর্তনীয় রেকর্ড থাকে, তেমনি আমাদের উচিত প্রতিটা ডেটাপয়েন্টের উৎস লিপিবদ্ধ রাখা। এখানে ব্লকচেইনের সঙ্গে মিলটা সরল, কিন্তু গভীর। একটা ব্লকচেইনে কেউ ভুল ডেটা ঢোকাতে চাইলে নেটওয়ার্কের বাকি অংশ সেটা প্রত্যাখ্যান করে, কারণ প্রতিটা লেনদেন যাচাই ছাড়া চেইনে বসে না। ফুটবল ডেটাতেও আমাদের তেমন একটা কঠিন গেট দরকার। খালি পেলোড এলে থামতে হবে, বানাতে হবে না। কারণ উৎস থেকে তথ্য না আসলে তার উপরে গড়া প্রতিটা বিশ্লেষণ একটা ধার করা সত্য, আর সেই ধার কখনো শোধ হয় না। এখন আসি উল্টো দিকটা, যেটা আমার সবচেয়ে বড় ঝুঁকি। আমার স্বভাব হলো মডেলের উপর ভরসা করা, ব্যতিক্রমটাকে ভালোবাসা, আর গল্পে সেটাকে নায়ক বানানো। ফাঁকা ইনপুটের সামনে বসলে তাই আমার ভেতরের ডেটা-সন্ন্যাসী চিৎকার করে ওঠে — ভরে দাও, একটা অনুমান দাও, পাঠক অপেক্ষা করছে। কিন্তু পেশাদারির আসল পরীক্ষা ঠিক এখানেই। মনে আছে, একবার একটা ম্যাচে দুর্দান্ত এক পারফরম্যান্স দেখে আমি লিখে ফেলেছিলাম যে সেই খেলোয়াড় নিশ্চিতভাবে পরের মৌসুমের তারকা। পরের দশ ম্যাচে সে চোটে পড়ল। সেই দিন আমি শিখলাম — ছোট নমুনার উপর বড় দাবি একটা ঝুঁকি। করিলেশন আর কার্যকারণ কখনো এক নয়, আর একটা ব্যতিক্রম কখনো পুরো চিত্র নয়। আমি জানি, এই থেমে যাওয়াটা পাঠকের কাছে হতাশাজনক লাগে। কিন্তু সত্যি বলতে, ভুল তথ্যের চেয়ে ফাঁকা ঘর অনেক বেশি সৎ। একটা ফাঁকা ঘর পাঠককে জানায় — এখানে আমি কিছু জানি না। আর একটা বানানো সংখ্যা পাঠককে বিশ্বাস করায় যে সে কিছু জানে, যখন সে আসলে জানে না। আমার চারটা পরিচিত ফাঁদ আমি নিজে চিনি। স্প্রেডশিটকে বেশি বিশ্বাস করা, দখল-বিরোধী মনোভাবকে চরমে নিয়ে যাওয়া, ট্রান্সফার মূল্যকে সবকিছু বানিয়ে ফেলা, আর মেন্টর-সুলভ পিতৃত্ব। ফাঁকা ইনপুটের সামনে এই চারটা ফাঁদের প্রতিটা সক্রিয় হয়ে ওঠে। সৎ উত্তরটা একটাই — অপর্যাপ্ত তথ্য, মূল্যায়ন করা সম্ভব নয়। তাহলে পরের ধাপে কী দেখা উচিত? প্রথমত, কাঁচা নিবন্ধটা আবার ইনজেস্ট করে দেখতে হবে — এনকোডিং, পেবওয়াল, নাকি ট্রাঙ্কেশন — কোথায় তথ্য হারাল। দ্বিতীয়ত, নিষ্কাশনের ধাপটা আবার চালাতে হবে, যতক্ষণ না অন্তত সত্তার নাম আর মূল দাবিগুলো ফিরে আসে। আর তৃতীয়ত, পাইপলাইনে একটা কঠিন নিয়ম বসাতে হবে — খালি পেলোড এলে সব থামবে। কারণ আমার বিশ্বাস, একজন সিনিয়র বিশ্লেষকের সবচেয়ে বড় শৃঙ্খলা হলো জানা — কখন সিদ্ধান্তে পৌঁছানো উচিত নয়। শূন্য তথ্যবিন্দু নিয়ে পেশাদার উত্তরটা একটা অনুমান নয়, বরং একটা স্পষ্ট স্বীকারোক্তি। প্রশ্নটা এখন পাঠকের জন্য নয়, বরং পাইপলাইনের জন্য — আমরা কি একটা খালি ঘরকে সত্য বলে চালিয়ে দেওয়ার সাহস রাখি?