খালি পেলোড, ব্লকচেইন আর ক্রিকেট ডেটার সত্যতা: যখন অনুপস্থিতিই সাক্ষ্য দেয়

গত রাতে ঢাকার সময় প্রায় দুইটা। আমি একটা ড্যাশবোর্ড খুললাম, যেখানে পর্দায় জায়গা ছিল, কিন্তু সংখ্যা ছিল না। বিশ্লেষণের পাইপলাইন দুই ধাপে চলে। প্রথম ধাপ একটা নিবন্ধকে ভেঙে ফেলে—শিরোনাম, উৎস, তথ্যবিন্দু, জড়িত সত্তা। দ্বিতীয় ধাপ সেই ভাঙা তথ্যের উপর দাঁড়িয়ে গভীর বিশ্লেষণ লেখে। সেদিন প্রথম ধাপ সম্পূর্ণ খালি ফিরে এল। শিরোনাম নেই, উৎস নেই, একটা তথ্যবিন্দুও নেই। প্রতিটি ঘরে জমা হয়েছে একটাই বাক্য—'অপর্যাপ্ত তথ্য, মূল্যায়ন করা যায় না।' আমার আঙুল কীবোর্ডে থেমে গেল। প্রশ্নটা সহজ নয়: এটা কি ব্যর্থতা, নাকি নিজেই একটা তথ্য?

বছরের পর বছর ক্রিকেট ম্যাচ দেখে আমি একটা অভ্যাস রপ্ত করেছি—স্কোরলাইনকে সন্দেহের চোখে দেখা। চূড়ান্ত ফলাফল কখনো পুরো গল্প বলে না। ২০১৭ সালে ময়মনসিংহে শেখ রাসেল ক্রীড়া চক্রের হয়ে স্বেচ্ছাসেবী ডেটা-রোল নেওয়ার সময় বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগে আবাহনী লিমিটেড ঢাকার বিপক্ষে ম্যাচে আমি হাতে গোনা একটা xG মডেল দাঁড় করাই। মডেল শেখ রাসেলকে দিয়েছিল ২.৭, আবাহনীকে ০.৮। ম্যাচ শেষ হলো ১-১ গোলে। কিন্তু মডেলের ভাষায় ওই ম্যাচে শেখ রাসেল ছিল অনেকটাই প্রভাবশালী। ময়মনসিংহে প্রথম xG মডেলটা ছিল ছায়ার লিগে একটা লণ্ঠন—ক্যামেরা নেই, নির্ভরযোগ্য রেকর্ড নেই, প্রাতিষ্ঠানিক স্মৃতি নেই। সেই অভিজ্ঞতাই আমাকে শিখিয়েছে, ডেটার অনুপস্থিতি আর ডেটার ভুল—দুটো আলাদা জিনিস, কিন্তু দুটোই সাক্ষ্য।

এখন ভাবুন, একটা ব্লকচেইন লেজারের কথা। ব্লকচেইনের মূল প্রতিশ্রুতি সরল: যা লেখা হয়েছে, তা বদলানো যায় না। প্রতিটি ব্লক আগের ব্লকের হ্যাশ ধারণ করে, তাই ইতিহাস টেম্পার-প্রুফ। ক্রিকেট ডেটার জগতে এই ধারণাটা কেন গুরুত্বপূর্ণ? কারণ আমাদের সবচেয়ে বড় সমস্যা এখন আর ডেটার অভাব নয়—সমস্যা হলো ডেটার প্রমাণযোগ্যতা। একটা স্ট্রাইক রেট, একটা xG, একটা ট্রান্সফার ভ্যালুয়েশন—এগুলো কোথা থেকে এলো, কে সংগ্রহ করল, কোন অনুমানে দাঁড়িয়ে আছে, তা না জানলে সংখ্যাটা কেবল অলংকার। ব্লকচেইন যদি একটা অপরিবর্তনীয় প্রমাণ-স্তর দেয়, যেখানে প্রতিটি তথ্যবিন্দুর উৎস আর সময়-ছাপ সিল হয়ে যায়, তবে বিশ্লেষক আর পাঠক—দুই পক্ষই বুঝতে পারে কোন সংখ্যা বিশ্বাসযোগ্য আর কোনটা নয়।

আমার কাছে এই মুহূর্তটাই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা-শৃঙ্খলে সবচেয়ে বড় ফাটল প্রায়ই সংখ্যায় নয়, বরং শূন্যতায় লুকিয়ে থাকে। খালি একটা পেলোড আসলে আমাদের জানায়, পাইপলাইনের কোন জায়গায় নিবন্ধটা হারিয়ে গেছে—সংগ্রহে, নাকি ভাঙার ধাপে, নাকি ফরম্যাটিংয়ে। এটা অনুমান নয়, এটা একটা ডায়াগনস্টিক সংকেত। ২০২০ সালে যখন মহামারির কারণে স্টেডিয়াম খালি, তখন আমি বুঝতে শুরু করি, নীরবতা নিজেই একটা ডেটা-সোর্স। খালি গ্যালারি, বাতিল ওভার, না-খেলা ফিক্সচার—এগুলোকে আমরা সাধারণত 'কিছুই ঘটেনি' বলে এড়িয়ে যাই। কিন্তু আমার কাছে এগুলো প্রথম শ্রেণির সাক্ষ্য, কারণ এগুলো মনোযোগ, চাপ আর সিস্টেমের ভঙ্গুরতা সম্পর্কে আগাম ইঙ্গিত দেয়।

প্রমাণ-শৃঙ্খলা আমাকে একটা অভ্যাস শিখিয়েছে—প্রতিটি সংখ্যার পাশে তার সংগ্রহ-পদ্ধতি লিখে রাখা। কতগুলো শট, কোন মাঠে, কোন আবহাওয়ায়, কোন ডিফেন্সের বিপক্ষে। এই অনুমানগুলো উন্মুক্ত না করলে xG বা স্ট্রাইক রেট কেবল আত্মবিশ্বাসের অলংকার। ২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপের সময় আমি দূর থেকে একটা ট্রান্সফার প্রোফাইল বানাচ্ছিলাম। ক্রোয়েশিয়ার এক মিডফিল্ডারের সেমি-ফাইনালে কভার করা দূরত্ব ছিল ১২.৮ কিলোমিটার, পাস নির্ভুলতা ৮৯ শতাংশ, আর PPDA ছিল ৮.৭। এই তিনটা সংখ্যা মিলিয়ে আমি একটা কম-খরচের সমাধান সুপারিশ করেছিলাম। দলটা সই করেনি, কিন্তু ওই খেলোয়াড় পরে বড় ক্লাবে গিয়ে মূল খেলোয়াড় হয়ে ওঠে। এখান থেকে আমি শিখলাম, PPDA আর কভার করা দূরত্ব—প্রতিটি প্রোফাইলের মূল কাঠামো। কিন্তু একইসঙ্গে শিখলাম, একটা সংখ্যা একা দাঁড়াতে পারে না।

২০২০ সালে আমি একটা ফলস-পজিটিভ ট্রান্সফার আটকে দিয়েছিলাম। একটা ফলস-পজিটিভ ট্রান্সফার আমি আটকে দিয়েছিলাম, কারণ একটা সংখ্যা গল্পের সঙ্গে মিলতে রাজি ছিল না। ক্লাব একটা ব্রাজিলিয়ান স্ট্রাইকারকে লক্ষ্য করেছিল, যার বন্ধ-দরজার ম্যাচে xG ছিল প্রতি ৯০ মিনিটে ০.৭৮। কিন্তু তার কভার করা দূরত্ব ১৮ শতাংশ কমে গিয়েছিল, আর দুর্বল ডিফেন্সের বিপক্ষে PPDA ছিল ফুলানো। আমি একটা প্রেক্ষাপট-সমন্বিত মডেল দাঁড় করিয়ে সই না করার সুপারিশ করি। ক্লাব চুক্তি বাতিল করে। সেই স্ট্রাইকার পরে অন্য ক্লাবে গিয়ে ১৪ ম্যাচে মাত্র ২ গোল করে। এখানেই আমি বুঝেছি, প্রেক্ষাপট ছাড়া একটা মডেল মানে স্কাউটের কোট পরে বসে থাকা একটা ক্যালকুলেটর। আর একটা খালি পেলোড ঠিক একই ধরনের বার্তা দেয়—এটা আমাদের সতর্ক করে, কিছু একটা বাদ পড়েছে।

কিন্তু এখানেই আমাকে সাবধান হতে হয়। শূন্যতা সবসময় গভীর অর্থ বহন করে না। কখনো কখনো খালি পেলোড মানে কেবল খালি পেলোড—উৎস নিবন্ধটাই পাওয়া যায়নি। এখানে পারস্পরিক সম্পর্ক আর কার্যকারণ গুলিয়ে ফেলা সহজ। যদি আমি প্রতিবার খালি ডেটাসেট দেখে বড় কোনো সিদ্ধান্তে লাফ দিই, তবে আমি সেই ভুলই করি যা আমি অন্যদের করতে দেখে সমালোচনা করি। ব্লকচেইনও এই সমস্যার পুরো সমাধান নয়। ব্লকচেইন ডেটার অখণ্ডতা রক্ষা করতে পারে, কিন্তু সে ডেটার সত্যতা নিশ্চিত করতে পারে না। ভুল ইনপুট সিল করা হলে সেটা চিরস্থায়ী ভুল হয়ে যায়। এটাই গার্বেজ-ইন, গার্বেজ-আউট-এর ব্লকচেইন সংস্করণ। তাই আমার পদ্ধতি হলো—কনফিডেন্স টিয়ার ব্যবহার করা। প্রতিটি উপসংহারের পাশে আমি লিখে দিই সেটা কতটা নিশ্চিত। একটা খালি পেলোড আমি 'উচ্চ-নিশ্চয়তার প্রক্রিয়া-সংকেত' হিসেবে চিহ্নিত করি, কিন্তু তার থেকে ক্রিকেটীয় কোনো সিদ্ধান্ত টানি না। কোনো নির্দিষ্ট তথ্যবিন্দু ছাড়া আমি কোনো খেলোয়াড়, দল বা টুর্নামেন্ট সম্পর্কে মন্তব্য করি না। এই শৃঙ্খলা না থাকলে বিশ্লেষণ হয়ে ওঠে গল্প, আর গল্প হয়ে ওঠে বিভ্রান্তি।

সামনের দিনগুলোতে যে সংকেত আমি সবচেয়ে মনোযোগ দিয়ে দেখব, সেটা হলো খালি পেলোডের পুনরাবৃত্তি। যদি একই ধাঁচের শূন্যতা বারবার ফিরে আসে, তবে সেটা একক নিবন্ধের সমস্যা নয়—পুরো সংগ্রহের ব্যবস্থার ব্যর্থতা। তখন প্রশ্নটা আর কোনো ম্যাচ বা খেলোয়াড় নিয়ে নয়; প্রশ্নটা হবে, আমাদের ডেটা-অবকাঠামো কতটা নির্ভরযোগ্য। ক্রিকেট এখন কেবল পিচে খেলা হয় না, খেলা হয় লেজারে, ড্যাশবোর্ডে আর হ্যাশে। যে বিশ্লেষক অনুপস্থিতিকে পড়তে শেখে, সে হয়তো সেই খেলায় সবচেয়ে এগিয়ে থাকে।