শূন্য সেটের সত্য: ক্রিকেট ডেটা, অন-চেইন বাজার, আর যে তথ্য আমাদের হাতে নেই

আমি লিভারপুলের ফ্ল্যাটে বসে রাত দুটোয় ল্যাপটপের দিকে তাকিয়ে ছিলাম। আমার ক্রিকেট মডেলের কাজ ছিল একটা টি-টোয়েন্টি ম্যাচের ডেথ-ওভার ইকোনমি আপডেট করা। ফিরে এল একটা খালি ঘর — নাল, শূন্য সেট, কিছুই না। ডেটা ফিড নিঃশব্দে মরে গিয়েছিল। অথচ ঠিক সেই সময়ে অন-চেইন প্রেডিকশন মার্কেটে ওই ম্যাচের ওডস নড়ছিল, লিকুইডিটি পুলে পণ বাড়ছিল, স্মার্ট কন্ট্র্যাক্ট সেটেলমেন্টের জন্য অপেক্ষা করছিল। বাজার যেন ধরেই নিয়েছিল, তথ্য আছে। আসলে ছিল না।

সাত বছর ধরে আমি শিখেছি, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সংখ্যাটা প্রায়ই সেই সংখ্যা, যেটা অনুপস্থিত। আর ২০২৬-এর ক্রিকেট-অর্থনীতিতে, যেখানে অন-চেইন বাজার, ওরাকল-চালিত সেটেলমেন্ট আর ডেটা-ফিড ব্যবসা মিলে একটা সমান্তরাল কাঠামো দাঁড় করিয়েছে, অনুপস্থিত তথ্য চিনতে পারা আর নিজের সেটেলমেন্ট ঠিক রাখা — দুটো আসলে একই দক্ষতার দুই মুখ।

প্রেক্ষাপটটা বোঝা দরকার। আধুনিক ক্রিকেট অ্যানালিটিক্স আর দশ বছর আগের অ্যানালিটিক্সের মধ্যে মূল পার্থক্য প্রযুক্তিতে নয়, ডেটার সরবরাহ-শৃঙ্খলে। এখন প্রতিটা বলের জন্য আলাদা করে রেকর্ড থাকে — বোলিং অ্যাঙ্গেল, ব্যাটের সুইং, ফিল্ডারের শুরুর অবস্থান, এমনকি বলের সিম পজিশন। এই ডেটা আসে তিনটি স্তর থেকে। প্রথম স্তর হলো মাঠের হার্ডওয়্যার — ক্যামেরা, রাডার, ইনফ্রারেড ট্র্যাকিং। দ্বিতীয় স্তর হলো স্কোরিং ও লেবেলিং — যেখানে একজন মানুষ বা একটা অ্যালগরিদম ঠিক করে, কোন বলটা ইয়র্কার আর কোনটা লো ফুল টস। তৃতীয় স্তর হলো ফিড — যেটা এই সব তথ্য এক জায়গা থেকে আরেক জায়গায় পাঠায়। বাজি বা ভবিষ্যদ্বাণীর বাজারে এই তিন স্তরের যেকোনো একটায় ছেদ পড়লে আপনার হাতে আসে একটা নাল। আর সমস্যা হলো, নাল কখনো চিৎকার করে জানায় না যে সে এসেছে। সে চুপচাপ ফাঁকা ঘর হয়ে বসে থাকে।

এই জায়গাতেই ব্লকচেইন কাঠামো মজার প্রশ্ন তোলে। ঐতিহ্যবাহী বুকমেকার সিস্টেমে একটা ফিড মরে গেলে সাধারণত একটা মানুষ টের পায়, তখন ম্যাচ ভয়েড ঘোষণা হয়, টাকা ফেরত যায়। কিন্তু অন-চেইন সেটেলমেন্টে সিদ্ধান্ত নেয় স্মার্ট কন্ট্র্যাক্ট, আর তথ্য আনে ওরাকল। ওরাকল হলো সেতু — বাইরের দুনিয়ার সত্যকে চেইনের ভেতরে ঢোকানোর যন্ত্র। প্রশ্ন হলো, সেই সেতু যদি ভুল তথ্য আনে, বা কোনো তথ্যই না আনে, তখন কন্ট্র্যাক্ট কী করবে? ডিজাইন ভালো হলে সে অপেক্ষা করে, সেটেলমেন্ট আটকে রাখে, রিজলভ করে 'অনির্ণীত'। ডিজাইন খারাপ হলে সে ধরে নেয় যা আসছে সেটাই সত্য, এবং ভুল ফলাফল চিরস্থায়ীভাবে লিখে ফেলে — আর ব্লকচেইনে লেখা একবার বসে গেলে মুছে ফেলা যায় না।

এখানেই আমি আমার পুরোনো শিক্ষার কথা মনে করি। একটা মডেল আসলে একটা স্বীকারোক্তি — সে স্বীকার করে, তুমি কী অনুমান করতে অস্বীকার করছ। যে মডেল প্রতিটা ফাঁকা ঘর নিজের ইচ্ছেমতো ভরে দেয়, সে মডেল নয়, সে গল্প। আর ক্রিকেটে গল্পের অভাব নেই।

আমি বার্নলি মডেলটা বানিয়েছিলাম গড়কে শুনতে, দলকে সমর্থন করতে নয়। ২০১৭-১৮ মৌসুমে বার্নলি সপ্তম হয়েছিল, গোটা মৌসুমে ৩৯ গোল খেয়েছিল, আর নিক পোপ ৭৯.৪ শতাংশ সেভ রেট নিয়ে দাঁড়িয়েছিলেন। সেসময় প্রচলিত গল্প ছিল, শন ডাইশের রক্ষণব্যবস্থা নাকি অতুলনীয়। আমি ২৪০০ শব্দের একটা লেখা ছেপেছিলাম, যেখানে দেখিয়েছিলাম এই সংখ্যাটা ব্যবস্থার ফল নয়, গোলকিপারের প্রভাব। মৌসুমের দ্বিতীয়ার্ধে বার্নলি ২৩ গোল খেয়েছিল। গল্প ভেঙে পড়েছিল, গড় টিকে গিয়েছিল। ক্রিকেটেও একই কাণ্ড ঘটে। একটা বোলারের ডেথ-ওভার ইকোনমি যদি ৬.২ দেখায়, প্রশ্ন করতেই হয় — উইকেট কেমন ছিল, প্রতিপক্ষ কতটা শক্তিশালী ছিল, আর কতগুলো বল ছিল স্যাম্পল। দশ বলের স্যাম্পল দিয়ে কাউকে 'ডেথ স্পেশালিস্ট' বানানো যায়, কিন্তু সেটা মডেল নয়, সেটা বিজ্ঞাপন।

এই কারণেই আমি ফাঁকা তথ্যকে শত্রু ভাবি না, বরং তথ্য হিসেবে পড়ি। একটা নাল আমাদের বলে দেয় তিনটার একটা ঘটেছে — হয় ফিড ভেঙেছে, নয় লেবেলিং হয়েছে ত্রুটিপূর্ণ, নয় সত্যিই ওই মুহূর্তে কোনো ঘটনা ঘটেনি। তিনটে সম্ভাবনার জন্য তিন রকম প্রতিক্রিয়া দরকার। ফিড ভেঙে থাকলে অপেক্ষা করুন, লেবেল ভুল থাকলে সংশোধন করুন, আর সত্যিই কিছু না ঘটলে সেই শূন্যকেই স্বাভাবিক ধরে নিন। যন্ত্র যেটা পারে না, মানুষ পারে — কারণ মানুষ অনুমান করতে জানে, আর অনুমান থামাতেও জানে।

আমার ব্লকচেইন-যুগের ক্রিকেট-বাজার নিয়ে সবচেয়ে বড় আপত্তি এখানেই। এই বাজার খুব ভালোভাবে সেটেল করে সেই ঘটনাগুলো, যেগুলো স্পষ্ট — ছক্কা, ক্যাচ, স্টাম্পিং। কিন্তু ক্রিকেটের অনেক সিদ্ধান্ত আসলে স্পষ্ট নয়। বৃষ্টির কারণে ডিএলএস-এ টার্গেট বদলায়, বল ভেজা হলে স্পিনারের গ্রিপ নষ্ট হয়, আলোর স্বল্পতায় পেসারদের রান-আপ ছোট হয়। এই ভেরিয়েবলগুলোর কোনো একটা দ্রুত, নির্ভরযোগ্য অন-চেইন ফিড নেই। ফলে কন্ট্র্যাক্ট যেটা করতে পারে, সেটা হলো স্কোর ও ফলাফল সেটেল করা। যেটা করতে পারে না, সেটা হলো এই ফলাফলটা কোন পরিস্থিতিতে এসেছে, তা ব্যাখ্যা করা। আর ভবিষ্যদ্বাণীর বাজারে ব্যাখ্যা না থাকলে দাম ভুল বসে।

আমি এটা হাতে-কলমে দেখেছি। ২০১৮-র রাশিয়া বিশ্বকাপে বেশিরভাগ সাংবাদিক জার্মানির পতন নিয়ে ছুটছিলেন, আমি ১২টা দলের উপর একটা লাইভ মডেল চালাচ্ছিলাম। টুর্নামেন্ট শুরুর আগে আমার মডেল ক্রোয়েশিয়াকে ফাইনালে ওঠার সম্ভাবনা দিয়েছিল ১১ শতাংশ। বাজারের দাম শুধু ৪ শতাংশ বোঝাচ্ছিল। ক্রোয়েশিয়া টানা তিন ম্যাচ অতিরিক্ত সময়ে খেলে ফাইনালে উঠল। ৩১ দিন ধরে আমি প্রতিদিন ৬০০ শব্দের একটা মডেল-নোট লিখেছিলাম, প্রতি রাউন্ডের পর প্রগ্রেসিভ-পাস আর সেট-পিস কো-এফিশিয়েন্ট আপডেট করে। ক্রোয়েশিয়ার অবস্থানটা বিশ্বাস ছিল না, সেটা ছিল একটা ভুল-দামে বিক্রি হওয়া মিডফিল্ড। বাজার গল্প কিনেছিল, আমি রেসিডুয়ালের কথা শোনার জন্য অপেক্ষা করেছিলাম।

২০২০ সালে আরেকটা শিক্ষা মিলেছিল। ফুটবল ফিরে আসার পর আমি বুন্দেসলিগা আর প্রিমিয়ার লিগের প্রথম ছয় রাউন্ডে হোম-অ্যাডভান্টেজ ট্র্যাক করেছিলাম। হোম-উইন রেট ৪৩.৩ শতাংশ থেকে নেমে ৩৩.৮ শতাংশে এসেছিল, গড় গোল বেড়েছিল। আমি 'দ্য এম্পটি স্টেডিয়াম কারেকশন' নামে লেখা ছেপেছিলাম, যেখানে দেখিয়েছিলাম — দর্শকহীনতা একটা মাপার-যোগ্য ভেরিয়েবল, কোনো মনোভাব নয়। স্টেডিয়াম খালি হলে হোম-অ্যাডভান্টেজ দর্শকের সাথেই চলে যায়। এই শিক্ষা ক্রিকেটেও খাটে। নিরপেক্ষ মাঠে এশিয়ান দলগুলোর হোম-সুবিধা আসলে ডায়াস্পোরা সমর্থন — আর সেই সমর্থন হঠাৎ যদি হারায়, বোলিং চেঞ্জ বা ফিল্ড প্লেসমেন্টের সিদ্ধান্তেও তার ছাপ পড়ে।

কিন্তু এই সব থেকে বড় শিক্ষা এসেছিল ২০২১-এ, ক্রিস্টিয়ান এরিকসেনের ঘটনায়। সেদিন আমার হাতে ছয় জনের একটা টুর্নামেন্ট ডেস্ক ছিল। আমার মডেল ডেনমার্ককে টুর্নামেন্ট জেতার সম্ভাবনা দিয়েছিল ২.১ শতাংশ, আর বাজার তখন আবেগে ভুল দিকে হেলে গিয়েছিল। আমি একজন সহকর্মীর ১৫০০ শব্দের আবেগী লেখা কেটে দিয়ে তার জায়গায় ৪০০ শব্দের একটা ঠান্ডা নোট বসিয়েছিলাম, যেখানে শুধু দামের বিকৃতি নিয়ে কথা ছিল। আমি ঠিক ছিলাম — ডেনমার্ক সেমিফাইনালে উঠেছিল — কিন্তু নিউজরুম আমাকে সহজে ক্ষমা করেনি।

সেই অভিজ্ঞতা আমার লেখায় একটা প্যারাগ্রাফ জুড়ে দিয়েছিল, যেটা আমি লিখতে চাইনি। কারণ সেটা আমাকে শিখিয়েছিল, একটা সংখ্যা একটা মানুষের উপর গিয়ে পড়ে। আর অন-চেইন বাজারের সেটেলমেন্টের ক্ষেত্রে এই কথাটা আরও জরুরি — কারণ একটা ভুল সেটেলমেন্ট মানে কেবল একটা ভুল অনুমান নয়, বাস্তব টাকার বাস্তব ক্ষতি, যা চেইনে স্থায়ী হয়ে যায়।

এখন আসি সেই অংশে, যেটা আমি সবচেয়ে বেশি দেখি আর সবচেয়ে কম পছন্দ করি। ডেটা ফাঁকা থাকলে মানুষ স্বাভাবিকভাবে দুই দিকে যায়। এক দল দ্রুত কিছু একটা লিখে ফেলে, কারণ খালি পাতা সবসময় অস্বস্তিকর। আরেক দল বলে, তথ্য নেই তাই কিছু বলা যাবে না, আর সেখানেই থেমে যায়। দুটোই ভুল।

প্রথম দলটা বিপজ্জনক, কারণ তারা ফাঁকা ঘর নিজের কল্পনায় ভরাট করে। ক্রিকেটে এটা হয় এইভাবে — একটা ম্যাচ পরিত্যক্ত হল, আর কেউ কেউ লিখে ফেলে দলটা 'ফর্মে ফিরছিল' বা 'চাপে ছিল'। কিন্তু পরিত্যক্ত ম্যাচ থেকে ফর্মের কোনো তথ্য পাওয়া যায় না, পাওয়া যায় কেবল অনুপস্থিতির তথ্য। ব্লকচেইন জগতে এর সমতুল্য হলো একটা ওরাকল যদি সাময়িকভাবে ডাউন থাকে, আর কেউ সেটাকে ধরে নেয় ম্যাচ বাতিল হয়েছে — অথচ ম্যাচ চলছিল, শুধু ফিড ছিল না। এই দুইয়ের মধ্যে পার্থক্য না করলে সেটেলমেন্ট ভুল বসে।

দ্বিতীয় দলটা নিরাপদ কিন্তু অলস। তারা ভুলে যায়, অনুপস্থিতি নিজেই একটা মাপা-যোগ্য বস্তু। আপনি মাপতে পারেন, কতবার ফিড ডাউন হল, কোন সময়ে, কোন ফেজে। আপনি মাপতে পারেন, কতগুলো ম্যাচে একটা নির্দিষ্ট ভেরিয়েবলের ডেটা নেই। এই মাপগুলো জমিয়ে আপনি একটা 'ডেটা-নির্ভরতা সূচক' দাঁড় করাতে পারেন, যা বলে দেয় — কোন ম্যাচে আপনার মডেলের আস্থা কম রাখা উচিত। ব্লকচেইনে এটা সরাসরি কাজে লাগে। একটা কন্ট্র্যাক্ট যদি জানে, এই নির্দিষ্ট ওরাকলের ঐতিহাসিক আপটাইম কত, তাহলে সে সেটেলমেন্টের আগে একটা আস্থার থ্রেশহোল্ড বসাতে পারে।

আমি এজ খুঁজি না; আমি খাঁচা বানাই, যেখানে এজকে অবশ্যই দেখা দিতে হবে। ফাঁকা তথ্যের খাঁচাটা বানানো আরও কঠিন, কারণ এখানে আপনাকে অনুমান করার লোভটা খাঁচার বাইরে রাখতে হয়।

এই প্রসঙ্গে একটা কথা স্পষ্ট করা দরকার, যেটা মডেল-নির্ভর লেখকদের প্রায়ই এড়িয়ে যেতে দেখা যায়। পারস্পরিক সম্পর্ক মানে কার্যকারণ নয়। বার্নলির রক্ষণসংখ্যা গোলকিপারের সাথে সম্পর্কিত ছিল, ব্যবস্থার সাথে নয় — কারণ আমি আউট-অব-স্যাম্পল ডেটা চেয়েছিলাম, শুধু প্রথমার্ধের গল্পে থেমে যাইনি। ক্রিকেটে এই ভুলটা আরও সহজ। একটা দল পরপর তিনটে ম্যাচ জিতলে আমরা বলি 'ছন্দে আছে'। অথচ তিনটে ম্যাচের প্রতিপক্ষ হয়তো ছিল দুর্বল, টস হয়তো অনুকূলে, কিংবা ডিউ হয়তো পড়েনি। সম্পর্কটা ছিল সত্য, কারণটা ছিল অন্য জায়গায়। যে অ্যানালিস্ট এই পার্থক্য ধরতে পারেন না, তিনি আসলে মডেল চালাচ্ছেন না, তিনি পরিসংখ্যান দিয়ে গল্প সাজাচ্ছেন।

আর এখানেই আমার সবচেয়ে বড় আপত্তি ওই সাংস্কৃতিক প্রবণতার সাথে, যেটা ডেটাকে সাজসজ্জা বানিয়ে ফেলে। ২২ বছরের পেশাগত জীবনে আমি দেখেছি, সবচেয়ে বিপজ্জনক মুহূর্ত আসে তখন, যখন অ্যানালিস্টের কাজ হয়ে দাঁড়ায় কর্তৃপক্ষ যা বলতে চায় তার সংখ্যাগত সমর্থন জোগানো। সেই মুহূর্তে নাল সেট শত্রু হয়ে ওঠে, কারণ সত্যি কথা হলো নাল সেট কখনো আপনার পক্ষে সাক্ষ্য দেয় না। এটাই আমার মূল বক্তব্য — বাজার গল্পে প্রতিক্রিয়া দেখায়; আমি অপেক্ষা করি, রেসিডুয়ালগুলো কথা বলুক।

এখন প্রশ্ন হলো, ক্রিকেটের অন-চেইন ভবিষ্যদ্বাণীর বাজারে একজন সাধারণ অংশগ্রহণকারীর জন্য এতে কী লাভ? উত্তরটা সরল। যদি আপনি জানেন, কোন ম্যাচে ডেটার আস্থা কম, আপনি সেই ম্যাচে বড় পণ এড়াতে পারেন। যদি আপনি জানেন, ডিএলএস বা বৃষ্টির ভেরিয়েবল অন-চেইন স্পষ্টভাবে মাপা হয় না, তাহলে বৃষ্টির সম্ভাবনা থাকা ম্যাচে আপনার মূল্যায়নে একটা অতিরিক্ত অনিশ্চয়তা যোগ করতে পারেন। এটা কোনো ভবিষ্যদ্বাণী নয়, এটা ঝুঁকি-ব্যবস্থাপনা। আর ঝুঁকি-ব্যবস্থাপনা হলো সেই জায়গা, যেখানে ডেটা আর মূল্যবোধ একসাথে চলে — কারণ আপনি কারও টাকাকে আপনার গল্পের জন্য ঝুঁকিতে ফেলতে চান না।

আমি সবসময় মনে করি, ফাঁকা তথ্য নিয়ে সৎ থাকা আসলে একটা নৈতিক অবস্থান, শুধু পদ্ধতিগত নিয়ম নয়। যখন আমার সামনে একটা শূন্য সেট আসে, আমি দুইটা কাজ করতে পারি — কল্পনা দিয়ে ভরাট করা, বা সৎভাবে বলা 'আমি জানি না'। দ্বিতীয়টা কঠিন, কারণ এতে আপনি দুর্বল দেখান। কিন্তু দীর্ঘমেয়াদে এটাই আপনাকে টিকিয়ে রাখে। প্রতিটা গুজব একটা প্রায়র, যতক্ষণ মেডিকেল ক্লিয়ার করে পোস্টেরিয়র। ক্রিকেটে মেডিকেল ক্লিয়ার হলো ডেটা; তার আগে যা কিছু আছে, তা অনুমান।

একটা বৃত্তি আছে ক্রিকেট-সাংবাদিকতায়, যেটা আমি অনেক বছর ধরে লক্ষ্য করছি। সবাই দ্রুত মন্তব্য করতে চায়, কারণ দ্রুত মন্তব্য মানে বেশি প্রচার। কিন্তু একটা মন্তব্য যত দ্রুত হয়, তত কম তাকে একটা মডেল টেকসই করতে পারে। এই কারণেই আমি লিখতে ধীর, আর এই কারণেই আমার লেখা কেউ বিশ্বাস করে, কেউ আবার বিরক্ত হয়। অন-চেইন বাজারে এই ধৈর্যের দাম আছে — কারণ দ্রুত মন্তব্য থেকে তৈরি হওয়া দাম প্রায়ই ধীরে ধীরে সংশোধন হয়, আর সংশোধনের আগে ঢুকে পড়লে লাভ হয় সেই ব্যক্তির, যে অপেক্ষা করতে জানে।

আমি বলছি না, ব্লকচেইন ক্রিকেট-বাজারের ভবিষ্যৎ অন্ধকার। বরং উল্টোটা। চেইনের স্বচ্ছতা একটা বড় সুবিধা — প্রতিটা লেনদেন দৃশ্যমান, প্রতিটা সেটেলমেন্ট যাচাইযোগ্য। কিন্তু স্বচ্ছতা আর সত্য এক নয়। একটা কন্ট্র্যাক্ট স্বচ্ছভাবে ভুল সেটেল করতে পারে, এবং সেই ভুল চিরকাল দৃশ্যমান থাকবে। তাই স্বচ্ছতার সাথে দরকার ভেরিফিকেশনের — একাধিক ওরাকল, ক্রস-চেক, আর একটা স্পষ্ট 'অনির্ণীত' অবস্থা, যেটা জাল ফলাফলের চেয়ে অনেক বেশি দরকারি।

এখন সামনের দিকে তাকানো যাক। আগামী কয়েক মৌসুমে ক্রিকেটে যে সংকেতগুলো আমি নজরে রাখছি, সেগুলো মাঠের স্কোরবোর্ডে নয়, ডেটা-স্তরে। প্রথমত, দেখুন কোন প্ল্যাটফর্ম ওরাকল-ডাইভার্সিটি নিয়ে আসে — একটার বদলে কয়েকটা স্বতন্ত্র ফিড, যাতে একটা ডাউন হলে পুরো সিস্টেম অন্ধ না হয়ে যায়। দ্বিতীয়ত, দেখুন কোন প্ল্যাটফর্ম বৃষ্টি, ডিউ আর ডিএলএস-এর ভেরিয়েবল মাপার কথা স্বীকার করে, আর কোনটা সেগুলো চুপচাপ এড়িয়ে যায়। তৃতীয়ত, দেখুন সেটেলমেন্টে 'ভয়েড' আর 'লস' এর মধ্যে একটা পরিষ্কার তৃতীয় অবস্থা আছে কি না। যেখানে এই তিনটে স্পষ্ট, সেখানে বাজারের দাম সত্যের কাছাকাছি থাকবে। আর যেখানে নেই, সেখানে আপনি ফাঁকা ঘরকেই সত্য বলে কিনে ফেলবেন।

আমার মডেল সেই রাতে যে শূন্যটা ফিরিয়ে দিয়েছিল, সেটা একটা ব্যর্থতা ছিল না। সেটা ছিল একটা তথ্য — যে ফিডের উপর আমি ভরসা করছিলাম, সেটা একদিন ঠিক এইভাবেই চুপ করে যাবে। এখন আমি প্রতিটা পাইপলাইনে একটা ফাঁকা-ঘর পরীক্ষা বসিয়ে রাখি, ঠিক যেভাবে একজন ইঞ্জিনিয়ার ফিউজ বসায়। কারণ যে বাজার শূন্যের অর্থ জানে না, সে শূন্যের দামও দিতে পারে না। আর ক্রিকেটে, যেখানে একটা বলের ভেজা সিম আর একটা বৃষ্টির ফোঁটা ম্যাচের গল্প বদলে দিতে পারে, সেখানে শূন্যকে চেনাই শেষ রক্ষা।