ক্রিকেটের অডিট ট্রেইল: ব্লকচেইন, ডেটা আর এশিয়ান ক্রিকেটের অদৃশ্য হিসাব

গত বছর এশিয়ার একটি বড় টুর্নামেন্টে বাংলাদেশের পাওয়ারপ্লের ছয় ওভারে ৩৮টি ডট বল। স্কোরবোর্ড দেখাল ৪১/১—মোটামুটি গ্রহণযোগ্য। কিন্তু আমার ট্র্যাকিং ডেটা বলল ভিন্ন কথা: ওই ছয় ওভারে প্রত্যাশিত রান ছিল ৫২, অথচ হয়েছে ৪১। এগারো রানের ঘাটতি, যা পরের দশ ওভারে সরাসরি ম্যাচের গতিপথ বদলে দিল। যে সংখ্যাটা কেউ দেখেনি, কারণ সংখ্যাটা কোথাও লেখা ছিল না। স্কোরকার্ড শুধু রান লেখে; সে বলে না, রানটা কতটা প্রাপ্য ছিল। এই ফাঁকটাই আমার কাজের জায়গা, আর এই ফাঁক থেকেই প্রশ্নটা ওঠে—ক্রিকেটের হিসাব কে রাখে, আর সেই হিসাব কতটা বিশ্বাসযোগ্য? আমি ২০১৭ সাল থেকে ফুটবলের xG মডেল দিয়ে রান-প্রত্যাশার ধারণা তৈরি করেছি। রাজশাহীতে বসে প্রথম যখন আবাহনী-শেখ জামাল ম্যাচের xG বের করলাম—১.৪ বনাম ০.৬—তখন বুঝলাম, স্কোরলাইন আর পারফরম্যান্স এক জিনিস নয়। রাজশাহীতে বসে আমার xG কলামটি একসময় সংখ্যা থাকা ছেড়ে স্বীকারোক্তি হয়ে গিয়েছিল। সেই অভ্যাসই পরে ক্রিকেটে টেনে এনেছি: পাওয়ারপ্লে-রান-রেট, ডট-বল-শতাংশ, বাউন্ডারি-ফ্রিকোয়েন্সি, ফেজ-ওয়াইজ ইকোনমি। ফুটবলে xG-র স্ট্যান্ডার্ড কিছুটা স্পষ্ট, কিন্তু ক্রিকেটে ডেটার কোনো একক, সর্বজনস্বীকৃত অডিট ট্রেইল নেই। প্রতিটি সম্প্রচারক, প্রতিটি বোর্ড, প্রতিটি ফ্যান্টাসি প্ল্যাটফর্ম নিজের মতো করে বল-বাই-বল ডেটা সংরক্ষণ করে। প্রশ্ন ওঠে—যখন একই ম্যাচের দুটো ডেটাসেট ভিন্ন কথা বলে, তখন কে ঠিক? এই জায়গাতেই ব্লকচেইনের ধারণা প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। ব্লকচেইনের মূল কথা একটাই: একটি অপরিবর্তনীয়, টাইমস্ট্যাম্পড লেজার, যেখানে প্রতিটি এন্ট্রি ট্রেস করা যায়। ক্রিকেটের ক্ষেত্রে এর মানে দাঁড়ায়—প্রতিটি বল, প্রতিটি রিভিউ, প্রতিটি ফিল্ড-প্লেসমেন্টের রেকর্ড যদি একটি অপরিবর্তনীয় ছাপের মধ্যে থাকে, তাহলে “কে সত্যি বলছে” প্রশ্নটার উত্তর আর ভোটের বিষয় থাকে না। হিসাবটা যাচাইযোগ্য হয়ে যায়। আমার ব্যক্তিগত ডেটাসেট ২০১৯ সাল থেকে চলে, কিন্তু একা রাখা ডেটা কারও কাছে প্রমাণ নয়—সেটা আমার স্বীকারোক্তি মাত্র। ব্লকচেইন সেই স্বীকারোক্তিকে সাক্ষ্যে বদলে দেয়। এবার আসল ডেটায়। গত তিন মৌসুমের এশিয়ান টি-টোয়েন্টি ক্রিকেট, বিশেষ করে পাওয়ারপ্লের ছয় ওভার, আমি ফেজে ভাগ করে দেখেছি। ভারতের পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক-রেট প্রায় ১৪৮–১৫২, বাউন্ডারি-শতাংশ ১৯–২১। বাংলাদেশের একই ফেজে স্ট্রাইক-রেট ১১৫–১২২, বাউন্ডারি-শতাংশ ১২–১৪। পার্থক্যটা শুধু “আক্রমণ” নয়—এটা ডট বলের ট্যাক্স। একটা টি-টোয়েন্টি ইনিংসে ১২০ বল। যদি পাওয়ারপ্লের ৩৬ বলে ১৭টি ডট বল থাকে, তাহলে প্রায় ৪৭ শতাংশ বল থেকে রান আসে না। আন্তর্জাতিক টি-টোয়েন্টিতে গড়ে প্রতি ডট বলের সুযোগ-খরচ প্রায় ০.৮–০.৯ রান, কারণ ওই বলটা পরের ওভারে চার বা ছক্কা হতে পারত। ১৭ ডট বল মানে প্রায় ১৪–১৫ রানের অদৃশ্য ক্ষতি। স্কোরবোর্ডে এই ক্ষতি দেখা যায় না, কিন্তু ম্যাচের শেষে হারের ব্যবধান প্রায়ই ঠিক এই অঙ্কটাই হয়। প্রশ্ন: বাংলাদেশ কেন কম আক্রমণ করে? আমার মডেল তিনটা কারণ দেখায়। প্রথম, ওপেনিং জুটির ভূমিকা—দলীয় কাঠামোয় ওপেনারদের “টিকে থাকার” দায়িত্ব দেওয়া হয়, যেখানে ভারত-অস্ট্রেলিয়া ওপেনারদের “সেট দ্য টোন” দায়িত্ব দেয়। দ্বিতীয়, উইকেট-সংরক্ষণের ভয়—মিডল অর্ডার দুর্বল হলে পাওয়ারপ্লে রিস্ক কমানো হয়। তৃতীয়, পিচ-রিডিং: উপমহাদেশের ধীর পিচে দল ভাবে, পাওয়ারপ্লে আক্রমণ করলে উইকেট হারানোর ঝুঁকি বেশি। তৃতীয় যুক্তিটা আমি তথ্যে পরীক্ষা করেছি। এশিয়ার ধীর পিচে পাওয়ারপ্লে বাউন্ডারি-শতাংশ আসলে কম—এটা সত্য। কিন্তু “কম বাউন্ডারি” আর “কম আক্রমণ” এক নয়। ভারতীয় ওপেনাররা ধীর পিচেও রোটেশন বাড়িয়ে ডট বল কমায়; স্ট্রাইক রোটেশন দিয়ে তারা রান-রেট ধরে রাখে, যা টিকে থাকার চেয়ে বেশি মূল্যবান। অর্থাৎ, সমস্যা আক্রমণের নয়—সমস্যা ডট বল গ্রহণের। লিটন দাস বা নাজমুল হোসেন শান্তর মতো প্রতিভাবান ওপেনারও যখন প্রথম দশ বলে ছয়টি ডট খায়, তখন দোষটা ব্যাটসম্যানের নয়, ভূমিকা-নির্ধারণের। আফগানিস্তানের দিকটা এখানে শিক্ষণীয়। তারা সীমিত সম্পদ নিয়ে পাওয়ারপ্লেতে রিস্ক নেয়, কারণ তাদের হিসাব স্পষ্ট—মাঝের ওভারে স্লো হয়ে বসে থাকলে জেতার সুযোগ কম। বিপরীতে, যেসব দল নিজেদের “সম্পদ” বেশি ভাবে, তারা পাওয়ারপ্লে সংরক্ষণ করে, আর সেই সংরক্ষণই পরের ওভারে চাপ তৈরি করে। কাঠামো সিদ্ধান্ত নেয়, ব্যক্তিমানুষ নয়। এখানেই ব্লকচেইন-লেজারের একটা ব্যবহারিক দিক সামনে আসে। যদি ক্লাব, বোর্ড ও সম্প্রচারক একটি সাধারণ, অপরিবর্তনীয় রেকর্ডে বল-বাই-বল ডেটা লিখত, তাহলে কোনো দল “আমরা ডট বল কমিয়েছি” বলে নিজের সাফল্যের গল্প বানাতে পারত না—লেজার সেটা ধরে ফেলত। ডেটা এক মঠ; দর্শন পাওয়ার আগে মেঝে ঝাঁট দিতে হয়। আর ব্লকচেইন ওই মেঝে ঝাঁট দেওয়ার যন্ত্র—এটা মূল্য তৈরি করে না, শুধু বিদ্যমান হিসাবকে যাচাইযোগ্য করে। বিশ্বকাপ মূল্য তৈরি করেনি; সে শুধু বাতি জ্বালিয়ে দিয়েছিল। একইভাবে, যাচাইযোগ্য ডেটা নতুন প্রতিভা তৈরি করে না—সে শুধু আগে থেকে থাকা প্রতিভাকে দৃশ্যমান করে। এশিয়ার প্রেক্ষাপটে আরও একটা স্তর আছে। উপমহাদেশের ক্রিকেটে অনানুষ্ঠানিক ডেটা অর্থনীতি বিশাল—ফ্যান্টাসি লিগ, বেটিং মার্কেট, স্কাউটিং নেটওয়ার্ক। এই বাজারে “কোন খেলোয়াড় কতটা ভালো” প্রশ্নের উত্তর প্রায়ই সম্প্রচারকের গল্পনির্ভর রেটিং। ব্লকচেইন-ভিত্তিক যাচাইযোগ্য পারফরম্যান্স রেকর্ড এই গল্পনির্ভর রেটিংকে চ্যালেঞ্জ করে। যেমন, একটা ফ্র্যাঞ্চাইজি যদি বলতে চায় তার কেনা ওপেনার “পাওয়ারপ্লে স্পেশালিস্ট,” তাহলে অপরিবর্তনীয় ডেটা সেটা মেনে নেবে না যদি স্ট্রাইক-রেট ১১৮ হয়। এবার ভ্যালু-নোট প্রসঙ্গে আসি। ট্রান্সফার ফি হলো বাজার তার নিজের ভয় নিয়ে যে গল্প বলে। আইপিএ ও ফ্র্যাঞ্চাইজি নিলামে বাংলাদেশি ও এশীয় খেলোয়াড়দের দাম প্রায়ই গল্পনির্ভর—একটা ভালো ইনিংস, একটা টুর্নামেন্টের ফ্ল্যাশ, তারপর বড় দাম। কিন্তু ফেজ-ওয়াইজ ডেটা বলছে ভিন্ন কথা। যেসব ওপেনারের পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক-রেট ১৪০+ এবং ডট-বল-শতাংশ ৩৫-এর নিচে, তাদের দাম মধ্যম-বাজারে; যাদের স্ট্রাইক-রেট ১৩০ কিন্তু মিডল-ওভারে ১৫০+, তাদের দাম বেশি। অর্থাৎ বাজার সঠিক ফেজকে পুরস্কৃত করছে না। আমার হিসাবে, এশিয়ান টি-টোয়েন্টিতে প্রতি ১০ শতাংশ ডট-বল কমানো মানে ইনিংসে প্রায় ৯–১১ রান বেশি, যা ম্যাচ-জেতার সম্ভাবনা ৮–১২ শতাংশ বাড়ায়। এই সংখ্যাটাই ভ্যালু-নোটের মূল কথা। এখন আমার নিজের মডেলের বিরুদ্ধেই একটা আপত্তি তুলি, কারণ প্রতিটি লেখায় মডেল কোথায় অন্ধ, সেটা বলা আমার নিয়ম। প্রথম আপত্তি: পারস্পরিক সম্পর্ক আর কারণ এক নয়। ভারতের পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক-রেট বেশি, আর ভারত বেশি ম্যাচ জেতে—তাই কি পাওয়ারপ্লে-স্ট্রাইক-রেটই জেতার একমাত্র কারণ? না। ভারতের বোলিং আক্রমণ, ডেপথ, ফিল্ডিং সবই ম্যাচ জেতায়। পাওয়ারপ্লে-রেট একটা উপসর্গ, একমাত্র কারণ নয়। কেউ যদি শুধু পাওয়ারপ্লে আক্রমণ বাড়িয়ে দেয় কিন্তু মিডল-ওভারে উইকেট হারায়, তাহলে মডেল ভুল প্রমাণিত হবে। দ্বিতীয় আপত্তি: ব্লকচেইন ডেটা “সত্য” নয়, শুধু “যাচাইযোগ্য।” একটা লেজার যদি ভুল ডেটা লিখে—যেমন ভুলভাবে একটা বল ডট হিসেবে রেকর্ড হয়—তাহলে সেটা অপরিবর্তনীয়ভাবে ভুল থেকে যায়। ব্লকচেইন মিথ্যা প্রতিরোধ করে না, শুধু মিথ্যা লুকানো কঠিন করে। ক্রিকেটের ক্ষেত্রে এর মানে—ডেটা এন্ট্রির স্তরটা, কোন বল ডট আর কোনটা ওয়াইড, মানুষই ঠিক করে; সেখানেই ভুল ঢোকে। তৃতীয় আপত্তি: উপমহাদেশের পিচ-বাস্তবতা। আমার মডেল ইউরোপীয় ফুটবল-গ্রামার থেকে ধার করা—স্পেশাল ভ্যালু, এক্সপেক্টেড রান। কিন্তু উপমহাদেশের টি-টোয়েন্টিতে শিশির পরের ওভারে বল স্পিন করে না, ফলে পাওয়ারপ্লের হিসাব বদলে যায়। এই ভেরিয়েবলটা আমার মডেলে দুর্বলভাবে ধরা পড়ে। স্টেডিয়াম খালি হলে যেমন হোম-অ্যাডভান্টেজ ভূত-ভেরিয়েবল হয়ে যায়, শিশিরও তেমনি একটা অদৃশ্য চলক। পরের টুর্নামেন্ট চক্রে আমার জন্য প্রশ্নটা সরল: এশিয়ান দলগুলো পাওয়ারপ্লে-ডট-বলের ট্যাক্স কমাতে পারবে কি? ভারত ইতিমধ্যে স্ট্রাইক-রোটেশনে সেটা করছে। বাংলাদেশ, পাকিস্তান, শ্রীলঙ্কা ও আফগানিস্তানের সামনে দুটো পথ—হয় ডেটা দিয়ে ডট বল কমানো, নয় গল্প দিয়ে হার ব্যাখ্যা করা। সংকেত ধৈর্যশীল; শব্দ সবসময় তাড়াহুড়োয়। ব্লকচেইন বা যে-কোনো প্রযুক্তি এখানে সিদ্ধান্ত দেবে না; সিদ্ধান্ত দেবে সেই দল, যে স্কোরবোর্ডের বাইরের সংখ্যাটা দেখতে রাজি হবে।