ক্রিকেটে ডেটা অডিট: অন্ধবিশ্বাস না, পুর্বানুমানের গাণিতিক সঠিকতা

সিডনির এক অফিসে বসে ১৯৭০ সালের পুরনো ক্রিকেট রেকর্ড স্ক্যান করার সময় প্রথমে মনে হয়েছিল, এই ডেটা শুধুই ডিজিটালাইজেশনের চেষ্টা। তবে যখন ২০১৭ সালের এ-লিগের এক্স-গোল (xG) মডেলের পদ্ধতি ক্রিকেটে প্রয়োগ করলাম, তখন চিত্র পাল্টে গেল। ক্রিকেটের মতো একটি জটিল খেলায়, যেখানে প্রতিটি বলের ফলাফল অগণিত চলক নির্ভর, ডেটা অডিটই একমাত্র উপায় যা খেলার প্রকৃত অবস্থা প্রকাশ করে। আমার ৪৭ বছরের অভিজ্ঞতার তত্ত্ব অনুসারে, আমরা যখন কোনো খেলোয়াড়ের হঠাৎ ঊর্ধ্বগতি দেখি, তখন আমাদের প্রথমে তার 'বেসলাইন' খুঁজে বের করতে হয়। ২০১৮ সালের বিশ্বকাপে ফ্রান্সের বিজয়ে আমি কিয়ান এম্বাপে’র স্পিড এবং শট ইনভলভমেন্ট ট্র্যাক করেছিলাম, যা তার পূর্বের ০.২৮ xG/৯০ মিনিটের অনুমানকে ভেঙে দিয়েছিল। তেমনি, ক্রিকেটেও একই 'স্পাইক-রিগ্রেশন' ডিসিপ্লিন প্রয়োজন। একটি খেলোয়াড়ের দুই ম্যাচের সিরিজের পারফর্ম্যান্সকে ক্যারিয়ারের শীর্ষ মনে করা গাণিতিক ভুল। তিন ম্যাচের রিগ্রেশন চেক ছাড়া কোনো তথ্যই নির্ভরযোগ্য নয়। ডেটা মনক হিসেবে আমি বিশ্বাস করি, 'স্প্রিডশিট মিথ্যা বলবে না; এটি সিজনকে স্বীকারোক্তি দিতে বাধ্য করবে।' ক্রিকেটের পিচের অবস্থা, আবহাওয়া এবং দলীয় গভীরতা—এই সব চলকগুলোকে একটি প্রবাবিলিটি ট্রি হিসেবে মডেল করা উচিত। একটি অন্ডারডগ দলের জয়কে শুধু 'স্মার্ট প্ল্যানিং' হিসেবে গ্রহণ করা যায় না; এটি প্রথমে একটি বাইরের দৃষ্টিভঙ্গি হতে হবে। যেসব দল সবসময়ই দুর্বল, তার কচু-কচু সাফল্য প্রায়শই মিশম্যাচের পরিস্থিতি বা প্রতিপক্ষের রোটেশনের সাথে সম্পর্কিত। ট্রান্সফার বা নিয়োগ বাজারের ক্ষেত্রে, ১০০ মিলিয়ন ইউরোর মতো বিশাল ডালার দিয়ে ৫০টি গেমের কম অভিজ্ঞতার খেলোয়াড় ক্রয় করা শুধুমাত্র খেলার দিক থেকেই নয়, অর্থনৈতিক দিক থেকেও একটি নগ্ন জুয়া। এই 'যুবক-প্রিমিয়াম' বাবে যে ব্যাংক-এন্ট্রি তৈরি হচ্ছে, তা আসন্ন সময়ে ভেঙে পড়বে। আমরা যদি দ্রুত সাফল্যের প্রত্যাশা না করি, তবেই বাস্তব মূল্যায়ন সম্ভব।