ব্লকচেইনে ক্রিকেট ডেটা: বাংলাদেশের ডেটা-শূন্যতার আসল সমাধান

গত মাসে রাজশাহীর বাড়িতে বসে আমি একটা বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের ম্যাচের স্কোরকার্ড খুলেছিলাম। ২০ ওভার, ১৬৪ রান, সাত উইকেট। কাগজে হিসাব পরিষ্কার। কিন্তু আমি যখন মডেলে ঢোকানোর জন্য বল-বাই-বল ডেটা খুঁজতে গেলাম — কোন বলটা ইয়র্কার ছিল, কোনটা হাফ-ভলি, কোন ফিল্ডার কোন পজিশনে দাঁড়িয়েছিলেন — তখন হাতে কিছুই এল না। স্কোরকার্ড আমাকে বলে কত রান হয়েছে; বলে না সেই রান কোথা থেকে এসেছে, কোন ডেলিভারিতে এসেছে, কোন ফিল্ড-সেটিংয়ের বিরুদ্ধে এসেছে। সেই মুহূর্তে স্পষ্ট হলো, বাংলাদেশের ক্রিকেটের সবচেয়ে বড় ঘাটতি ব্যাটিং টেকনিক নয়, বোলিং অ্যাকশন নয়। ঘাটতি হলো — আমরা নিজেদের খেলা সম্পর্কে যা জানি, তার প্রায় পুরোটাই ফলাফল, প্রক্রিয়া নয়। আমি সতেরো বছর ধরে বাংলাদেশের ক্রিকেট দেখছি, আর গত নয় বছর ধরে সংখ্যায় মাপছি। এই সময়ে একটা জিনিস বারবার ফিরে এসেছে: আমাদের হাতে যত ডেটা নেই, তার চেয়ে বড় সমস্যা হলো — যে ডেটা আছে, তার দিকে ফিরে তাকানোর ব্যবস্থা নেই। ২০১৭ সালে, চব্বিশ বছর বয়সে, ঢাকার নিউ মিডিয়া আউটলেট গল্প স্পোর্টসে জুনিয়র ডেটা অ্যানালিস্ট হিসেবে যোগ দিই। সেসময় আমি ডেটাকে ধর্মগ্রন্থের মতো মানতাম। ২০১৬-১৭ বিপিএলের ১,২৪৮টি শট আমি নিজে কোড করি। আবাহনী লিমিটেড ঢাকা ২৭.৬ এক্সজি থেকে ৩৪ গোল করেছিল; শেখ জামাল ধানমন্ডি ৩১.২ এক্সজি থেকে ২৯ গোল। শট কোয়ালিটি নিয়ে বারো পর্বের একটি সিরিজ লিখলাম। আউটলেটের ট্রাফিক দ্বিগুণ হলো, আমার এক্সজি টেবিল সাপ্তাহিক ফিচার হয়ে গেল। সেখান থেকেই আমি "ডিজার্ভড" লেখা বন্ধ করে "এক্সজি ডিফারেনশিয়াল" লেখা শুরু করি। In Bangladesh, I taught a league to see its own xG. এটাই ছিল আমার প্রথম বড় শিক্ষা — লিগ নিজের খেলাকে নিজের আয়নায় দেখতে শিখল। কিন্তু ২০২৬ সালে দাঁড়িয়ে দেখছি, সেই আয়নাটা এখনো ঝাপসা। কারণ আমাদের ডেটা-সংগ্রহ ব্যবস্থা এখনো ফলাফলকেন্দ্রিক। স্কোরার রান লেখেন, উইকেট লেখেন, ওভার লেখেন। কিন্তু বলের লাইন-লেংথ, ফিল্ড-প্লেসমেন্ট, ব্যাটসম্যানের ফুটওয়ার্ক — এসব কোথাও লিপিবদ্ধ হয় না। যে ডেটা নেই, সেখান থেকে মডেল হয় না; যে মডেল হয় না, সেখান থেকে সিদ্ধান্ত হয় না। আর যে সিদ্ধান্ত হয় না, সেটাই আমাদের সিলেকশন, ট্রেনিং, অকশন — সবকিছুর মূল্য কমিয়ে দেয়। আমার প্রতিটি লেখায় একটা নিয়ম আছে — তিনটি সংখ্যা দিয়ে শুরু। এক্সজি, পিপিডিএ, আর কভার করা দূরত্ব। PPDA showed me Germany — ২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপে জার্মানি বনাম মেক্সিকো ম্যাচে আমি জার্মানির ২৬টি শট লগ করি, কিন্তু এক্সজি মাত্র ১.৩। মেক্সিকোর ১২ শট থেকে এক্সজি ১.১। জার্মানির পিপিডিএ ছিল ৬.৯, যা ১৮টি ট্রানজিশন সুযোগ ছেড়ে দিয়েছিল। ফাইনাল হুইসেলের অপেক্ষা না করে আমি মডেল শিপ করি — Root: Used PPDA to predict Germany. জার্মানি গ্রুপ এফ-এর তলানিতে শেষ করল। এই পদ্ধতি ক্রিকেটে অনুবাদ করতে গেলে কী দরকার? পাওয়ারপ্লেতে প্রেসিং তীব্রতা, মিডল ওভারে রোটেশন প্যাটার্ন, ডেথ ওভারে ইয়র্কার-বনাম-স্লোয়ার বলের অনুপাত। কিন্তু বাংলাদেশে এসব হিসাব করার জন্য প্রাথমিক ডেটাই নেই। ফলে আমরা যা করি, তা অনেকটা আমদানি করা মডেল চালানো — যে মডেল আমাদের পিচ, আমাদের ড্রেসিং রুম, আমাদের অকশনের বাস্তবতা চেনে না। এখানেই ব্লকচেইন প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। ক্রিকেট ডেটার আসল সংকট দুটো — সংগ্রহ আর বিশ্বাসযোগ্যতা। একটি বল-বাই-বল ডেটাসেট যদি একবার অপরিবর্তনীয় লেজারে লিপিবদ্ধ হয়, পরে কেউ তা বদলাতে পারে না — না সম্প্রচারক, না লিগ, না বোর্ড। প্রতিটি ডেলিভারি, প্রতিটি ফিল্ড-চেঞ্জ, প্রতিটি টাইম-স্ট্যাম্প একবার লেখা হলে সেটা স্থায়ী হয়ে যায়। এটাই ডেটা-অখণ্ডতার মূল কথা। ভাবুন, বিপিএলের প্রতিটি ম্যাচে স্বাধীন স্কোরার, কোচের ভিডিও অ্যানালিস্ট, আর স্টেডিয়ামের বল-ট্র্যাকিং সিস্টেম — তিনটি আলাদা নোড একই ডেলিভারির ডেটা লেখে। তিনটি নোড মিলে গেলে ডেটা বৈধ, না মিললে ফ্ল্যাগ ওঠে। তাহলে এক্সজি মডেলের প্রতিটি ইনপুট যাচাইযোগ্য হয়ে যায়। আর যখন ইনপুট যাচাইযোগ্য, তখন আউটপুট নিয়ে সন্দেহ থাকে না। পাওয়ারপ্লে উদাহরণ নিই। টি-টোয়েন্টিতে প্রথম ছয় ওভারই ম্যাচের গতি ঠিক করে দেয়। কিন্তু বল-বাই-বল ডেটা না থাকলে আমরা জানি না, একটা দলের পাওয়ারপ্লে-সাফল্য দক্ষতা, নাকি ভাগ্য। যে দল পাওয়ারপ্লেতে ৫৫/১ তুলল, তার ৪০ রান হয়তো ব্যাটের কিনারা ছুঁয়ে এসেছে। আমরা এজ রেকর্ড করি না। ফলে আমরা যাকে "ভালো শুরু" বলি, সেটা আসলে হতে পারে "ভাগ্যবান শুরু"। এই পার্থক্যটাই একজন নির্বাচকের, একজন কোচের জন্য সবচেয়ে জরুরি তথ্য। বোলিংয়ের দিকেও একই ফাঁক। ডেথ ওভারে কে সফল, সেটা আমরা ইকোনমি রেট দিয়ে মাপি। কিন্তু ইকোনমি রেট বলে না, কোন বোলার কঠিন ওভারে বল করেছেন, কোন ফিল্ডারের ক্যাচ ফেলে দেওয়া হয়েছে, কোন বল ফ্রি-হিটে পরিণত হয়েছে। একজন ইয়র্কার-বিশেষজ্ঞ আর একজন স্লোয়ার-বল-নির্ভর বোলারের ইকোনমি একই হতে পারে, কিন্তু তাদের ভূমিকা সম্পূর্ণ আলাদা। নিলামের দিকটাও ভাবুন। বিপিএল নিলামে একজন খেলোয়াড়ের দাম ঠিক হয় তার সাম্প্রতিক হাইলাইট, নামের ওজন, আর প্রতিনিধির দর-কষাকষির উপর। কিন্তু তার প্রকৃত অবদান — কোন ফেজে কতটা মূল্য যোগ করেন — সেটা কোথাও মাপা হয় না। একটি যাচাইযোগ্য ডেটাসেট থাকলে নিলামের মূল্য নির্ধারণ হতো ভূমিকা-ভিত্তিক, খ্যাতি-ভিত্তিক নয়। বয়স-ভিত্তিক পাইপলাইনেই ডেটা সবচেয়ে দুর্বল। অনূর্ধ্ব-১৬, অনূর্ধ্ব-১৯ ম্যাচে ডেটা সংগ্রহ প্রায় শূন্য। অথচ এখানেই ভবিষ্যতের জাতীয় দল তৈরি হয়। যদি এই স্তরে বল-বাই-বল পারফরম্যান্স একটি ভাগাভাগি লেজারে সংরক্ষণ করা যেত, তাহলে প্রতিভা খুঁজে পাওয়া যেত আরও আগে, আরও নির্ভুলভাবে। জাতীয় দলের নির্বাচনেও একই সমস্যা। আমাদের নির্বাচকদের হাতে থাকে গড় আর স্ট্রাইক রেট — দুটোই প্রেক্ষাপটহীন। কোন বোলার পাওয়ারপ্লের, কোন বোলার ডেথের — এই ভাগটা স্পষ্ট করতে ফেজ-ভিত্তিক ডেটা দরকার। যে ডেটা নেই, সেটা তৈরি না করে আমরা কেবল অনুমান করছি, আর অনুমানকে সিদ্ধান্ত বলে চালাচ্ছি। তুলনা করলে দেখা যায়, আইপিএল বা বিগ ব্যাশে প্রতিটি ডেলিভারির জন্য আলাদা ডেটা অপারেটর থাকে — বলের গতি, স্পিন রেভোলিউশন, পিচ ম্যাপ, ফিল্ড প্লেসমেন্ট, ব্যাটসম্যানের ব্যাকলিফট — সব লগ হয়। বিপিএলে সেই অবকাঠামো নেই। ফলে একই মানের ক্রিকেট খেলেও, আমরা একই মানের বিশ্লেষণ পাই না। এটা খেলোয়াড়দের দোষ নয়, ব্যবস্থার দোষ। আরেকটা অন্ধ জায়গা আম্পায়ারিং। ডিআরএস রিভিউয়ের ডেটা আমাদের কাছে পূর্ণাঙ্গভাবে সংরক্ষিত হয় না। কোন আম্পায়ার কোন ধরনের সিদ্ধান্তে কতটা নির্ভুল, সেটা মাপা হয় না। অথচ এই ডেটা থাকলে আম্পায়ারিংয়ের মান উন্নয়ন, এমনকি প্রশিক্ষণের সিদ্ধান্তও নেওয়া যেত। একটি অপরিবর্তনীয় লেজারে প্রতিটি রিভিউ লিপিবদ্ধ হলে সেই আলোচনা তর্ক নয়, তথ্যের ভিত্তিতে হতো। আমি জানি, এই আলোচনা অনেকের কাছে অতিরিক্ত প্রযুক্তিনির্ভর মনে হতে পারে। কিন্তু আমার অভিজ্ঞতা বলে, বাংলাদেশের ক্রিকেটে বড় সিদ্ধান্তগুলো এখনো হয় স্মৃতি আর অনুমানের উপর। কোন খেলোয়াড়কে দলে নেওয়া হবে, কাকে বাদ দেওয়া হবে — এসব প্রশ্নের উত্তর খোঁজা হয় হাইলাইট রিলে, নয়তো কারো ব্যক্তিগত মতামতে। তথ্য এখানে অনুপস্থিত, আর অনুপস্থিতি মানেই সুযোগ হারানো। আমি ২০২০ সালে ব্রেন্টফোর্ড এফসির সঙ্গে কাজ করেছি, যখন স্টেডিয়ামগুলো খালি ছিল। ৩০৬টি দর্শকশূন্য ম্যাচ বিশ্লেষণ করে দেখলাম, হোম-উইন হার ৪৩.১% থেকে ৩৩.৮%-এ নেমে এসেছে; হোম এক্সজি ডিফারেনশিয়াল কমেছে ০.২১; শেষ ১৫ মিনিটে কভার করা দূরত্ব কমেছে ৫.২%। আমি CrowdNull অ্যাডজাস্টমেন্ট বানালাম। Empty stadiums taught me that home advantage is a variable, not a law. হোম অ্যাডভান্টেজ কোনো নিয়ম নয়, একটা চলক — যা ভিড়ের উপস্থিতির সঙ্গে বদলায়। এই শিক্ষা ক্রিকেটে সরাসরি প্রযোজ্য। আমাদের লিগে হোম অ্যাডভান্টেজকে আমরা স্বাভাবিক ধরে নিই, কিন্তু এর পেছনের ডেটা কে মাপে? কেউ মাপে না। ফলে আমরা একটা অনুমানকে সত্য ভাবি, শুধু কারণ সেটা কখনো যাচাই করা হয়নি। এখন আসি সেই দিকে, যেখানে আমি সবচেয়ে সতর্ক থাকতে চাই। ডেটা-শূন্যতা পূরণ করতে গিয়ে আমরা যদি শুধু বাইরের মেট্রিক আমদানি করি — ফুটবলের এক্সজি, পিপিডিএ, প্যাকিং রেট — তাহলে আমরা ক্রিকেট-কসপ্লে করব। বিপিএল ক্রিকেটে প্রেসিং কী, সেটা আগে সংজ্ঞায়িত করতে হবে। কভার করা দূরত্ব ক্রিকেটে অর্থবহ কি না, সেটা প্রমাণ করতে হবে। অন্যথায় আমরা সংখ্যা পাব, অন্তর্দৃষ্টি পাব না। Football-metric cosplay: forcing PPDA/xG — এই ফাঁদে আমি নিজেও একবার পড়েছিলাম। ২০১৮ সালে একটা টি-টোয়েন্টি সিরিজে আমি সরাসরি ফুটবলের পিপিডিএ সূত্র ক্রিকেটে বসাতে চেয়েছিলাম। ভাগ্য ভালো, তখনই একজন স্থানীয় কোচ আমাকে জিজ্ঞেস করলেন — "ক্রিকেটে প্রেস মানে কী? বোলার বল ছাড়ার আগে ফিল্ডার এগিয়ে আসা?" সেই প্রশ্ন আমার পুরো ফ্রেমওয়ার্ক ভেঙে দিল। তারপর থেকে মডেল বানানোর আগে আমি সংজ্ঞা লিখি — কে প্রেস করছে, কখন, কীভাবে মাপছি। দ্বিতীয় সতর্কতা প্রযুক্তি নিয়ে। ব্লকচেইন ডেটাকে অপরিবর্তনীয় করে, কিন্তু অপরিবর্তনীয় মানে সঠিক নয়। ভুল ডেটা যদি একবার চেইনে লেখা হয়ে যায়, সেটাও স্থায়ী হয়ে যায়। তাই প্রযুক্তি সমাধান নয়, প্রযুক্তি কেবল সেই শৃঙ্খলার অংশ। আসল কাজটা করতে হয় মাঠের ধারে, স্কোরারের টেবিলে, কোচের ল্যাপটপে। আমার বিশ্বাস, ডেটা-শূন্যতা নিজেই একটা ডেটা। যখন কোনো মাত্রায় পর্যাপ্ত তথ্য থাকে না, সেটা ব্যর্থতা নয় — সেটা একটা সংকেত। আমাদের লিগের জন্য ব্লকচেইন-ভিত্তিক ডেটা-অখণ্ডতা মানে হবে, ভবিষ্যতে কোনো বিশ্লেষক নির্ভয়ে বলতে পারবেন — "এই ম্যাচের প্রতিটি বল যাচাইযোগ্য, কারণ তিনটি স্বাধীন সোর্স একই কথা বলেছে।" An ESTJ builds the pipeline first and the poetry second. আমি প্রথমে পাইপলাইন বানাই, তারপর কবিতা। ক্রিকেটে কবিতার অভাব নেই — আমাদের গল্প বলার ঐতিহ্য শক্ত। অভাব পাইপলাইনের — যে পাইপলাইনে ডেটা সংগ্রহ হয়, যাচাই হয়, সংরক্ষণ হয়, আর সবার জন্য খোলা থাকে। ব্লকচেইন ক্রিকেট ডেটাকে কেবল নিরাপদ করে না, সেটা ডেটার মালিকানা ছড়িয়ে দেয়। এখন বল-বাই-বল ডেটা কয়েকটি সংস্থার হাতে বন্দি। একটি বিকেন্দ্রীভূত লেজার সেই ডেটা স্কোরার, কোচ, এমনকি স্থানীয় ক্লাবের কাছেও পৌঁছে দিতে পারে। বাংলাদেশের ক্রিকেটের জন্য এটা ছোট ব্যাপার নয় — কারণ আজ যার হাতে ডেটা, তার হাতেই গল্প বলার ক্ষমতা। তবে সতর্ক থাকা দরকার। প্রযুক্তি কখনো স্থানীয় বাস্তবতা বোঝে না। আমাদের পিচ ধীর, আমাদের স্পিন-ভারসাম্য ভিন্ন, আমাদের অকশনের গতিপ্রকৃতি ইউরোপের থেকে আলাদা। তাই ব্লকচেইন যদি আমদানি করা মডেলের সেবক হয়, তাহলে লাভ কম, ক্ষতি বেশি। প্রযুক্তিকে স্থানীয় সংজ্ঞার অধীনেই কাজ করতে হবে। আমি মনে করি, পরের দুই-তিন বছরে বাংলাদেশের ক্রিকেটে যে পরিবর্তনটা সবচেয়ে বেশি দরকার, সেটা ব্যাটসম্যান নয়, বোলার নয় — সেটা হলো একটা ডেটা-সাক্ষরতা সংস্কৃতি। যেখানে প্রতিটি কোচ জানবেন কী মাপতে হবে, প্রতিটি স্কোরার জানবেন কী লিখতে হবে, প্রতিটি নির্বাচক জানবেন কোন সংখ্যাটা কোন সিদ্ধান্তে নিয়ে যায়। আর ঠিক সেখানেই ব্লকচেইন একটা সরঞ্জাম, ওষুধ নয়। ওষুধ হলো প্রশিক্ষণ, শৃঙ্খলা, আর সংজ্ঞার স্পষ্টতা। সরঞ্জাম ছাড়া ওষুধ অসম্পূর্ণ, ওষুধ ছাড়া সরঞ্জাম অর্থহীন। আমি গত নয় বছরে শিখেছি, একজন বিশ্লেষক সত্যিকারের আবিষ্কার খোঁজেন না — তিনি ক্যালিব্রেট করেন, যতক্ষণ না আবিষ্কার নিজে হাজির হয়। ২০২৬ সালের বিপিএলে আমার চোখ থাকবে একটি জিনিসে: লিগ প্রথমবারের মতো নিজের ডেটা নিজে যাচাই করতে শুরু করে কি না। যদি শুরু করে, তাহলে বুঝব — বাংলাদেশ শুধু নিজের এক্সজি নয়, নিজের সত্য দেখতে শিখছে।