খালি ডেটার ফাঁদ: যখন বিশ্লেষণ নিজেই প্রশ্নের মুখে

চট্টগ্রামে সকালের চা-স্টলের আড্ডায় এক ভদ্রলোক আমাকে জিজ্ঞেস করলেন, 'ভাই, আজকের ম্যাচের কী অবস্থা?' আমি হাসলাম। কারণ আমার হাতে তখন কোনো ডেটা নেই। ২৪৭৩ শব্দের একটি বিশ্লেষণ রিপোর্ট আমার সামনে খোলা, অথচ তার প্রতিটি ঘর ফাঁকা। 'N/A – insufficient information' লেখা। এটাই ছিল আমার কেরিয়ারের সবচেয়ে শিক্ষণীয় মুহূর্ত। আমি ৩৩ বছর ধরে xG, PPDA আর ডেটা টেবিল নিয়ে কাজ করছি। ২০১৭ সালে চট্টগ্রামে 'দ্য xG লেজার' নামে একটি নিউজলেটার শুরু করেছিলাম। ২০১৮ বিশ্বকাপে জার্মানির PPDA পতন ধরে মেক্সিকোকে ৩৪% জয়ের সম্ভাবনা দিয়েছিলাম। ২০২০ সালে খালি স্টেডিয়ামের জন্য 'Empty Stadium Adjustment' মডেল বানিয়েছিলাম। কিন্তু আজ এই ফাঁকা রিপোর্ট আমাকে শিখালো—ডেটা না থাকলে বিশ্লেষণ নয়, বিশ্লেষণের অভিনয় হয়। আমি চট্টগ্রামে একটি নতুন শিট খুললাম এবং xG-কে আমার আগে কথা বলতে দিলাম। কিন্তু সমস্যা হলো, এই শিটে কোনো xG নেই। নেই কোনো PPDA, নেই কোনো পাসিং অ্যাকুরেসি, নেই কোনো ট্রান্সফার ফি। শুধু ফাঁকা ঘর। তাহলে এটা কীভাবে বিশ্লেষণ হবে? ফুটবল বিশ্লেষণ তখনই অর্থপূর্ণ হয় যখন তার পেছনে থাকে যাচাইযোগ্য তথ্য। ইংল্যান্ডের প্রিমিয়ার লিগ থেকে শুরু করে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ—সব জায়গাতেই মূল ভিত্তি হলো ডেটা। আমি যখন ২০০৭ সালে চট্টগ্রাম আবাহনীর ১২ ম্যাচের অপরাজিত সিরিজ ট্র্যাক করছিলাম, তখন প্রতি ম্যাচে তাদের xG ডিফারেনশিয়াল ছিল +০.৬৮, কিন্তু প্রকৃত গোল ডিফারেনশিয়াল ছিল +১.২৫। এই অতিরিক্ত পারফরম্যান্সই ছিল একটি সিগন্যাল। কিন্তু যদি ওই ১২ ম্যাচের কোনো ডেটাই না থাকত, আমি কী বলতাম? 'দল ভালো খেলছে'—এই নিছক মন্তব্য? এটা তো মাঠের আড্ডা, বিশ্লেষণ নয়। এই ফাঁকা রিপোর্টটি আমাকে আরও একটি সত্য মনে করিয়ে দিল: ডেটা সাংবাদিকতার মূল শর্ত হলো স্বচ্ছতা। কোথা থেকে তথ্য এলো, কোন সময়ের, কোন প্রতিযোগিতার—এসব উল্লেখ না থাকলে তা সম্পূর্ণ অসম্পূর্ণ। আমি যখন ২০১৮ সালে জার্মানির PPDA বিশ্লেষণ করেছিলাম, তখন কোয়ালিফায়ারে তাদের PPDA ছিল ৮.৯, কিন্তু প্রস্তুতি ম্যাচে বেড়ে দাঁড়ায় ১২.৩-তে। এই পার্থক্যই আমাকে বলেছিল যে প্রেসিং ভেঙে পড়েছে। মেক্সিকোর বিরুদ্ধে জার্মানির জয়ের সম্ভাবনা আমি ৩৪% ধরেছিলাম, বাজারের ১৮% নয়। জার্মানি হেরেছিল ০-১ গোলে। এরপর দক্ষিণ কোরিয়ার কাছে ০-২। এই সাফল্যের মূল ছিল নির্দিষ্ট, যাচাইযোগ্য তথ্য। কিন্তু আজ যখন দেখি একটি সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ রিপোর্ট ফাঁকা, তখন মনে হয়—আমরা কতটা দুর্বল ভিত্তির উপর দাঁড়িয়ে আছি। ফুটবল ডেটা কেবল মাঠের পারফরম্যান্স নয়, এটি একটি সোশ্যাল সিস্টেম। ২০১৭ সালে আমি এমএ সোশ্যালজি পড়ার সময় বুঝেছিলাম, বাজেট একটি সোশ্যাল সিস্টেম, আর তার ডেটা হলো সেই সিস্টেমের ভাষা। ভাষা না থাকলে সিস্টেম নীরব। আমি ৪৩ বছর বয়সে একটি মডেল বানিয়েছিলাম খালি স্টেডিয়ামের জন্য। বুন্দেসলিগায় ৮৩টি ম্যাচ বিশ্লেষণ করে দেখলাম, হোম অ্যাডভান্টেজ ০.৪২ গোল থেকে নেমে আসে ০.১৮-তে। দর্শকশূন্য স্টেডিয়ামে স্প্রিন্টের সংখ্যা কমে ৭%। এই তথ্যগুলো কাজে দিয়েছিল তিনটি বেটিং সিন্ডিকেটের জন্য। কিন্তু এই মডেলের সীমাবদ্ধতাও আমি জানি। এটি একটি বাউন্ডারি কেস, স্থায়ী সত্য নয়। করোনার পর দর্শক ফিরলে হোম অ্যাডভান্টেজ আবার বাড়বে—এটাই স্বাভাবিক। কিন্তু এই সতর্কতাটুকু না থাকলে ডেটা মডেলও একটি ধর্মীয় বিশ্বাসে পরিণত হয়। এখন এই ফাঁকা রিপোর্টের ক্ষেত্রে ঠিক সেই বিপরীত ঘটনা ঘটেছে। ডেটা নেই, তাই বিশ্লেষণও নেই। কিন্তু কেউ যদি এই ফাঁকা রিপোর্ট থেকে সিদ্ধান্ত নেয়, তাহলে সেটা হবে সবচেয়ে বড় ভুল। কিছুদিন আগে চট্টগ্রাম আবাহনীর একটি ম্যাচে আমি দেখলাম, দলটি ১-০ গোলে এগিয়ে থেকেও শেষ ২০ মিনিটে PPDA ১৪-তে নেমে গেছে। এর মানে তারা প্রেসিং ছেড়ে দিয়েছে, ডিফেন্সিভ ব্লকে চলে গেছে। টেপ বলছিল দল নিয়ন্ত্রণে আছে, কিন্তু PPDA বলছিল দল পালিয়ে বেড়াচ্ছে। এই পার্থক্যটা ধরতে হলে আমাকে মাঠের পাশে বসে ৯০ মিনিট ধরে ইভেন্ট ডেটা লগ করতে হয়েছে। আমি প্রতি কলাম লিখে রাখি যাতে পরে নিজের সাথে মিথ্যা না বলি। এই ফাঁকা রিপোর্টটি আমাকে সেই শিক্ষাটাই দিল—ডেটার অভাব মানে বিশ্লেষণের অভাব। তুমি যদি না জানো প্লেয়ারটির বয়স, কন্ট্রাক্ট স্ট্যাটাস, ইনজুরি রিস্ক—তাহলে তার মূল্যায়ন কীভাবে করবে? আমি ২০২১ সালে ইতালির PPDA ৮.৩ দেখে ইউরো ২০২০-তে ৯.০ অডসে ইতালিকে ব্যাক করেছিলাম। কারণ তথ্য ছিল স্পষ্ট। কিন্তু তথ্য ছাড়া সিদ্ধান্ত মানে জুয়া। আমার মতে, ফুটবল বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় শত্রু হলো 'fabricated certainty'। তথ্য না থাকলে অনুমান করা যায়, কিন্তু অনুমানকে তথ্য বলে চালিয়ে দেওয়া যায় না। এই ফাঁকা রিপোর্টের প্রতিটি 'N/A' আমাকে মনে করিয়ে দেয়, পাইপলাইনে কোনো ত্রুটি আছে। হয় মূল নিবন্ধটি ইনজেস্ট হয়নি, নয়তো ডিকনস্ট্রাকশন ধাপে ত্রুটি হয়েছে। এই ত্রুটি চিহ্নিত না করে যদি বিশ্লেষণ প্রকাশ করা হয়, তাহলে তা হবে পেশাদার বিশ্বাসঘাতকতা। আমি ৩৩ বছরে অনেক মডেল ডিলিট করেছি। সেটাই কাজ। এখন এই ফাঁকা আউটপুট একটি ডায়াগনস্টিক সিগন্যাল—চিন্তার বিষয়। আমি যখন পেড্রির প্রগ্রেসিভ পাস নিয়ে লিখেছিলাম, তখন তার সেমিফাইনালে ৯২% পাস কমপ্লিশন আর ১১টি প্রগ্রেসিভ পাস ছিল মূল ভিত্তি। এই তথ্যগুলো ছাড়া আমি কী লিখতাম? 'পেড্রি দুর্দান্ত খেলেছে'—এই এক লাইন? সংখ্যা হলো বিশ্লেষণের মেরুদণ্ড। এই ফাঁকা রিপোর্ট হলো সেই মেরুদণ্ডহীন একটি খাঁচা। তাই আমার পরামর্শ হলো, বিশ্লেষণ করার আগে ডেটা যাচাই করুন। ডেটা না থাকলে বিশ্লেষণ স্থগিত করুন। এটা কোনো লজ্জা নয়, বরং পেশাদারিত্বের পরিচয়। এই অভিজ্ঞতা থেকে আমি একটি নতুন নিয়ম তৈরি করেছি: কোনো নিবন্ধে যদি তিনটি স্বাধীন, যাচাইযোগ্য তথ্য না থাকে, আমি সেটি বিশ্লেষণ করি না। এই নিয়ম আমি চট্টগ্রাম থেকে ঢাকা পর্যন্ত সব সাংবাদিক বন্ধুদের শিখিয়েছি। কারণ ফুটবল একটি বিজ্ঞান, আর বিজ্ঞান কখনো অনুমানের উপর দাঁড়ায় না। আমি যদি এই ফাঁকা রিপোর্টটিকে একটি সিগন্যাল হিসেবে দেখি, তাহলে পরবর্তী ধাপ হলো ইনপুট পাইপলাইন পুনরুদ্ধার করা। কোন নিবন্ধ থেকে তথ্য আসেনি? কেন আসেনি? এটাই এখন মূল প্রশ্ন। আমি আমার নোটবুকে লিখে রেখেছি: 'যখন ন্যারেটিভ জোরে হয়, আমি কাঁচা ইভেন্ট ডেটায় ফিরে যাই এবং আবার শুরু করি।' এই নিয়মই এখন আমার সবচেয়ে বড় ভরসা। আজকের ফুটবল জগতে ডেটা ছাড়া বিশ্লেষণ হলো অন্ধকারে তীর ছোঁড়া। কিন্তু সেই অন্ধকারকে আলো বলে চালিয়ে দিলে সেটা আরও বিপজ্জনক। একটি ফাঁকা রিপোর্ট আমাদের শেখালো, সততা মানে কেবল সত্য বলা নয়—অজানাকে অজানা বলে স্বীকার করাও। পরবর্তী রাউন্ডে যখন নতুন ডেটা আসবে, তখন আমরা আবার শুরু করব। কিন্তু ততক্ষণ পর্যন্ত, এই ফাঁকা ঘরগুলোই আমাদের সবচেয়ে বড় শিক্ষক।