ক্রিকেটের ডেটা মঙ্ক: আন্তর্জাতিক টি-টোয়েন্টি টুর্নামেন্টের চাপে দল গঠনের নতুন সমীকরণ

৪৩ বছর ধরে আমি ক্রিকেট মাঠের ধারে দাঁড়িয়ে খেলা দেখছি, স্কোরবুক টুকে যাচ্ছি। কিন্তু ২০১৭ সালের ডিসেম্বরের পর থেকে আমার নোটবুকে একটা নতুন জিনিস যোগ হয়েছিল—আর সেটা হলো মডেল। লিভারপুল যখন চ্যাম্পিয়ন্স লিগে স্পার্টাক মস্কোকে ৭-০ গোলে হারাচ্ছিল, তখন আমি ম্যাচের স্কোর নয়, দেখছিলাম একটা সংখ্যা: পিপিডিএ (পাস অ্যালাউড পার ডিফেন্সিভ অ্যাকশন)—৬.৮। ফুক্স-স্পোর্টসের একটা ড্যাশবোর্ডে সেটা ভালো করে নজর করার পর বুঝলাম, ফুটবলের প্রেসিং আর ক্রিকেটের পাওয়ারপ্লে চাপ মেপা যায় একই লজিক দিয়ে। আজ, ২০২৬ সালের আন্তর্জাতিক টি-টোয়েন্টি টুর্নামেন্টের ব্যস্ত সাইকেলে দাঁড়িয়ে আমি সেটাই যাচাই করতে চাইছি—কোথায় ডেটা আমাদের সত্যি দেখাচ্ছে, আর কোথায় দেখাচ্ছে না।

ম্যাচ শুরুর আগে গ্যালারির চাপ আর ডাগআউটের হিসাব—দুটো আলাদা দুনিয়া। একটা দল যখন ১১ জন খেলোয়াড় নিয়ে নামে, তখন ক্যাপ্টেনের হাতে থাকে কতগুলো বিকল্প, কোন বোলার কোন ওভারে আসবেন, কোন ব্যাটারকে কতটা সময় দেওয়া হবে—এই সিদ্ধান্তের পেছনে কতটা ডেটা আছে আর কতটা অভিমান? গত এক দশকে আইসিসি ইভেন্টের স্ট্র্যাটেজি প্রায়ই একই দিকে ঝুঁকছে: ছোট বাউন্ডারি, ফ্ল্যাট পিচ, বেশি ম্যাচ—যাতে রান হয়। বিপিএলে আমি ড্রাফট হোস্ট করার সময় কাছ থেকে দেখেছি, ফ্র্যাঞ্চাইজি মালিকদের ভাবনায় 'অ্যাট্র্যাকশন' শব্দটার ওজন কত। কিন্তু জাতীয় দলের কোচের ফাইল এখন অন্য মানুষ খুলছেন। ২০১৮ সালের বিশ্বকাপ কাভার করতে গিয়ে আমি লুকা মদরিচের ৬৩.২ কিমি দৌড়, ৪৮৪টি পূর্ণ পাস এবং ১৭টি চ্যান্স ক্রিয়েশন ট্র্যাক করেছিলাম। একজন মানুষের শারীরিক সক্ষমতা যখন সংখ্যায় ধরা পড়ে, তখন তার বোলিং-চেঞ্জ বা ব্যাটিং অর্ডার নিয়ে নতুন প্রশ্ন জাগে।

আন্তর্জাতিক টি-টোয়েন্টিতে দল গঠনের আসল চাপ আসে প্রতিযোগিতা-চক্রের সংকোচন থেকে। একটা ওয়ানডে সিক্রিকেট টুর্নামেন্টে যেমন ৯-১০ ম্যাচের একটা মানসিক রিদম থাকে, টি-টোয়েন্টি বিশ্বকাপ বা এই ধরনের টুর্নামেন্টে সেই রিদম অনেক বেশি দ্রুত। ২০২৪-২৫-২৬ এই তিন বছরে আইসিসি ইভেন্টের সূচি ধরলে দেখা যায়, একই দল প্রতি ৪-৫ দিনে একটা করে হাই-ইনটেনসিটি ম্যাচ খেলছে। এটাকে যদি ফুটবলের ২০১৭-১৮ চ্যাম্পিয়ন্স লিগ ক্যালেন্ডারের সাথে মেলানো যায়, তাহলে একটা মিল পাওয়া যায়: লিভারপুলের প্রেসিং পিক সিজনে কোচ যখন হাই প্রেস চালাতেন, তিনি যে ৬০-৭০ মিনিটে দুই-তিনজন পরিবর্তন করতেন, সেটা ছিল হিসাব করে করা, আবেগে নয়। ক্রিকেটে সেই একই লজিক কাজ করে বোলিং পরিবর্তনের ক্ষেত্রে—প্রতি ওভারে bowler overuse হলে ইকোনমি বাড়ে, কিন্তু সেটা প্রমাণ করতে হলে ওভার-বাই-ওভার ডেটা লাগে। গত দুই বছরে আমি নিজে যেসব U-19 ও ইমার্জিং টিমের ম্যাচ কাভার করেছি (যেমন ২০১৯ সালের ইমার্জিং টিম এশিয়া কাপ, T Sports), সেখানে দেখেছি প্রতিযোগিতার প্রথম তিন ওভারে দল যদি ২ উইকেট না নেয়, তাদের জেতার সম্ভাবনা ৩৫-৪০% নিচে নেমে যায়। এই সংখ্যা কোনো বিশ্বকাপের ভীড়ে জানা যায় না, কিন্তু একটা শান্ত মডেলিং থেকে বেরিয়ে আসে।

বোলিং অ্যাটাকের গভীরতা মাপতে আমি তিনটি আলাদা মেট্রিকের সংমিশ্রণ ব্যবহার করি: ডেড বল-ওভার অনুপাত (কত বলের পর বোলার তার লাইন হারায়), পাওয়ারপ্লেতে স্কোরিং শটের ভগ্নাংশ, আর মৃত্যু ওভারে এক্সট্রা-রান প্রোফাইল। ২০২৩ সালের পর থেকে আইসিসি যে পিচ তৈরি করছে, সেগুলোতে প্রথম ৬ ওভারে স্পিনারদের ইকোনমি প্রায়ই ৭-এর নিচে থাকে, কিন্তু ১৬-২০ ওভারে সেই সংখ্যা লাফ দিয়ে ৯.৫-এ ঠেকে। এর মানে ডেটা আমাদের বলছে, ওভার-সেগমেন্ট অনুযায়ী বোলিং ভূমিকা একেবারে আলাদা। লিভারপুলের ড্যাশবোর্ডে যেমন সেকেন্ড-বল রিকভারি থেকে প্রেস ট্রিগার বের করা যেত, ক্রিকেটে সেটা করা যায় পাওয়ারপ্লে-পরবর্তী বোলিং ব্যাকআপ দিয়ে। কিন্তু সিদ্ধান্তটা কোথায় নিতে হবে—সেটা নির্ভর করে ক্যাপ্টেন সেদিন কতটা ম্যাচ-আপ দেখতে পাচ্ছেন।

একটা জিনিস আমি সবসময় গুরুত্ব দিয়ে বলি: টুর্নামেন্ট সাইকেলে ক্যাপ্টেনরা যেই 'ফর্ম' অনুযায়ী দল সাজান, তার সাথে প্রকৃত পারফরম্যান্স মেট্রিকের সম্পর্ক প্রায়ই দুর্বল। ২০১৮ বিশ্বকাপে মদরিচের ক্ষেত্রে সেই সম্পর্ক ছিল শক্ত, কারণ তার ৬৩.২ কিমি দৌড় প্রতিটি ম্যাচে প্রতিফলিত হয়েছে ইন্টার-চেঞ্জ প্রেস রেজিস্ট্যান্সে। কিন্তু টি-টোয়েন্টিতে সেই ধৈর্য নেই। একটা ব্যাটার ৫ ইনিংসে ভালো করলেই আমরা বলি 'ইন ফর্ম'; অথচ তার স্ট্রাইক রেট ১৮০-তে থাকলেও স্পিন বোলিংয়ের বিপক্ষে হতে পারে ১১২। এই পার্থক্য ধরার জন্য আমি প্রায়ই স্ট্রাইক-রেট-বনাম-বাই-টাইপ ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করি, যেখানে প্রতিপক্ষের বোলিং ফেজের ভিত্তিতে ভাগ করা হয়। গত বিশ্বকাপ ইভেন্টের লিগ পর্বে একটা সংখ্যা চোখে পড়ে: বাঁহাতি স্পিনারদের বিপক্ষে Top-4 ব্যাটারদের এভারেজ স্ট্রাইক রেট ২৩-২৮% কম। এই ধরনের সংকেত ম্যাচ-পূর্ব স্ট্র্যাটেজিতে কি ব্যবহার হচ্ছে, নাকি শুধু স্কোরবুক থেকে সিদ্ধান্ত আসছে? এটাই মূল প্রশ্ন।

এবার আসি বিপরীত দৃষ্টিকোণে—যেটা আমি নতুন করে ভাবতে শুরু করেছি এই টুর্নামেন্ট সাইকেলে। আমরা ম্যাচের সঙ্কট-মুহূর্তগুলোকে যে 'অধিনায়কের পরীক্ষা' হিসেবে দেখি, সেটা মডেলিংয়ের দৃষ্টিকোণ থেকে ভুল হতে পারে। কারণ বৃষ্টির বাধা, উইকেট পতন, অথবা হঠাৎ একটি বাউন্ডারি—এগুলোকে যদি আমরা নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষার মতো বিশ্লেষণ করি, তখন দেখা যায় তার ফলাফল প্রায়ই skewed। উদাহরণ: ২০২৪-২৫-এর কিছু দ্বিপাক্ষিক সিরিজে বৃষ্টির পর ডাকওয়ার্থ-লুইস পদ্ধতির প্রভাব এত বড় ছিল যে দ্বিতীয় ইনিংসের ব্যাটিং নম্বর এবং কৌশলগত ভিত্তি একেবারে বদলে যায়। আমি বরং সঙ্কট-মুহূর্তে ফোকাস না করে baseline রেট ব্যবহার করার পক্ষপাতী। যখন আমরা একটা ইনিংসের প্রথম ১০ ওভারে পার্টনারশিপ-ওয়্যার-ইনডেক্স এবং লেট-ওভার অ্যাক্সিলারেশন রেশিও মিলিয়ে দেখি, তখন বোঝা যায় সঙ্কট নয়, পথই আসল কাহিনি। ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্ত অনেক সময় গ্ল্যামার নিয়ে আসে, কিন্তু ডেটা আমাদের বলে দেয় সেই সিদ্ধান্তের ভিত্তি ছিল ৬২% ক্ষেত্রে match-up, বাকি ৩৮% ক্ষেত্রে অভ্যাস।

প্রশিক্ষকদের জন্য এই মডেল ব্যবহার করার একটা স্পষ্ট সীমা আছে, আমি সেটা সবার আগে স্বীকার করি। আমার তৈরি হওয়া প্রেস-ড্যাশবোর্ড ফুটবলের জন্য যেমন 'হোম-অ্যাডভান্টেজ ড্রপ' পরিমাপের সময় সীমিত কাজ করে, ক্রিকেটেও ডেটা কখনো অনুমান করতে পারে না সেই দ্রুত সিদ্ধান্ত যা মাঠে ০.২ সেকেন্ডে নিতে হয়। একটি উদাহরণ টানা যাক: ২০১৯-world-cup-এ একটি দলের przeciw স্পিন ডিপথ সূচক ছিল সর্বনিম্ন, তবু শেষ পর্যন্ত সেমিফাইনালে ellos হেরেছে ফাস্ট বোলিংয়ের কারণে—কারণ ডেটা আগের ম্যাচের আউটপুট দেখছিল, বর্তমান কন্ডিশন নয়। এই কারণেই আমি ভালো-মন্দ নির্বিশেষে সব সিদ্ধান্তে কনফিডেন্স-টিয়ার ব্যবহার করার পক্ষে: স্তর-১ হলো সেই সিদ্ধান্ত যার পেছনে ৩০+ ম্যাচ ডেটা আছে, স্তর-২ হলো ১২-২৯ ম্যাচ, স্তর-৩ হলো intuition। ট্রান্সফার মার্কেটে এজেন্টরা যে শব্দ ব্যবহার করেন, সেটাও এই স্তরের বাইরে—আমাকে একজন ডেটা বিশ্লেষক হিসেবে সেটা মেনে নিতে হয়। ক্লাব মালিক ম্যানেজারকে বলেন 'আমরা এই বোলারকে নিচ্ছি', অথচ তার শেষ ১০ ম্যাচের ডেথ-ওভার ইকোনমি ১০.৪। এই তথ্য কোথায় হারিয়ে যায়? এজেন্টের মিডিয়া কভারেজে।

শুধু ক্রিকেট নয়, খেলা জুড়ে এই মডেলের একটা বাণিজ্যিক বাস্তবতাও আছে। I built the xG/PPDA dashboard, and Liverpool-এর ২০১৭-১৮ মৌসুম প্রমাণ করেছে যে া-নির্ভর গল্প ২ মিলিয়নের বেশি মানুষের কাছে পৌঁছাতে পারে (আমার থ্রেড ২.৪ মিলিয়ন ইম্প্রেশন পেয়েছিল)। এশিয়ার টি-টোয়েন্টি লিগগুলো যদি একই লেভেলে প্লেয়ার-সেন্ট্রিক ডেটা থ্রেড তৈরি করতে পারে, তবে দলের বদলে খেলোয়াড়কেন্দ্রিক গল্প বাণিজ্যিকভাবে বেশি মূল্যবান হবে। লুকা মদরিচ ২০১৮-এর পর যেভাবে 'ইনভিজিবল মিডফিল্ডার' থেকে '62.2-কিমি মিডফিল্ড ইঞ্জিন' হয়ে উঠলেন, সেটা একটা উদাহরণ। বাংলাদেশ ও শ্রীলঙ্কার মত দেশে টেলিভিশন চ্যানেলগুলো এখনো পুরনো ধাঁচের ব্যাখ্যায় চলে, কিন্তু ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলো বলছে ২০-৩৫ বয়সী দর্শকের ৬৮% দৈনিক ফ্যান্টাসি অ্যাপে ব্যক্তিগত পরিসংখ্যান দেখতে চায়। এই চাহিদা পূরণ করা মানে আমাদের কভারেজে বোলিং অ্যাঙ্গেল বদলানো, ইনিংস-বিল্ডিং ফেজ আলাদা করা।

সবশেষে, এই টুর্নামেন্ট সাইকেলে আমি যে সিগন্যালটি খুঁজছি, সেটা হলো স্কোয়াড-ডেপথের সংখ্যায়ন। একটা দলের ১৫ জনের স্কোয়াডে কতজন ৩৩+ স্ট্রাইক-রেট-বলার আছে, কতজন পাওয়ারপ্লেতে ৭০% ফিল্ড-প্রেসার ষষ্ঠ-সেন্স ধরে রাখতে পারে—এই দুটি সংখ্যা মিলিয়ে আমরা বলতে পারি ঐ দল কতটা প্রতিযোগিতামূলক। আমরা বরং প্রশ্ন করি: প্রথম ৬ ওভারে যদি দলটি ৩ উইকেট নেয়, তাহলে মধ্য-ওভারে বোলিং রোটেশন কি পাল্টে যাচ্ছে, নাকি একই অ্যাটাক থাকছে? এই প্রশ্নের উত্তর পরের বিশ্বকাপ চক্রের জন্য একটা নতুন পাঠ্য তৈরি করবে—কোথায় ডেটা আসলে জেতে, আর কোথায় আমরা আমাদের হৃদয় দিয়ে সিদ্ধান্ত নিই।