হকি অ্যানালিটিক্সের চতুর্থ প্রজন্ম: যখন ডেটা ফাঁপা ঘরে ঢুকে পড়ে

গত সপ্তাহে আমি আমার ছয় বছরের পুরনো হার্ড ড্রাইভ বের করেছিলাম। ২০১৭ সালের এশিয়া কাপের সময়কার একটি ফাইলে ঢুকতেই চোখে পড়ল একটি লাল রঙের ট্যাগ — "Stage-2 Draft, Unfinished।" ফাইলটি খুলে যা দেখলাম, তা কোনো নতুন আবিষ্কার নয়; বরং এটি ছিল একটি প্রক্রিয়াগত ব্যর্থতার নথি। হকি বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে আমরা এখন যেখানে দাঁড়িয়ে আছি, সেই সময়ের প্রেক্ষাপটে ফাইলটি আজ আরও বেশি প্রাসঙ্গিক মনে হচ্ছে। হকি অ্যানালিটিক্সের বর্তমান অবস্থা বোঝার জন্য আমাদের প্রথমে চারটি স্তর আলাদা করতে হবে। প্রথম স্তর হলো ম্যাচ-ডেটা সংগ্রহ — গোল, পেনাল্টি কর্নার, শট অন টার্গেট, পজেশন। দ্বিতীয় স্তর হলো কাঠামোগত বিশ্লেষণ, যেখানে টিম স্ট্রাকচার, ফর্মেশন এবং ট্রানজিশন প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করা হয়। তৃতীয় স্তর হলো সিস্টেমিক বিশ্লেষণ, যেখানে টুর্নামেন্ট সাইকেল, কোয়ালিফিকেশন পাথ এবং রেসোর্স এনডাউমেন্ট বিবেচনায় আসে। আর চতুর্থ স্তর হলো প্রেডিক্টিভ মডেলিং, যেখানে মূলত ভবিষ্যদ্বাণী এবং ঝুঁকি মূল্যায়নের কাজ হয়। সমস্যাটি হলো, আমাদের দেশের সিংহভাগ হকি বিশ্লেষণ দ্বিতীয় স্তরেই আটকে আছে। এমনকি দ্বিতীয় স্তরও অনেক সময় ফাঁপা শেল হিসেবে প্রকাশিত হয় — যেখানে বিশ্লেষণের কাঠামো আছে, কিন্তু ভেতরে কোনো তথ্য নেই। এই সপ্তাহে আমি ঠিক এমন একটি নথি বিশ্লেষণ করেছি, যেখানে নয়টি বিশ্লেষণাত্মক মাত্রা বর্ণনা করা হয়েছে, কিন্তু প্রতিটির জায়গায় লেখা ছিল "N/A — insufficient information, cannot assess।" এটি কোনো বিচ্ছিন্ন ঘটনা নয়। গত তিন বছরে আমি হকি সংক্রান্ত যত বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদন পর্যালোচনা করেছি, তার মধ্যে প্রায় এক-চতুর্থাংশের ক্ষেত্রেই তথ্যের ভিত্তি ছিল শূন্য বা প্রায় শূন্য। বিষয়টি আরও জটিল হয় যখন আমরা বুঝতে পারি, এই ফাঁপা বিশ্লেষণের পেছনে একটি পদ্ধতিগত ব্যর্থতা কাজ করছে। আমার কলাপস লেজারে আমি এই ধরনের ব্যর্থতাকে তিনটি ভাগে ভাগ করি। প্রথমটি হলো প্রোভেন্যান্স ব্যর্থতা — যেখানে বিশ্লেষণের বিষয়বস্তু বা উৎস সম্পর্কে কোনো তথ্য থাকে না। দ্বিতীয়টি হলো এনটিটি ব্যর্থতা — যেখানে কোনো দল, খেলোয়াড় বা ইভেন্ট চিহ্নিত করা যায় না। তৃতীয়টি হলো ডিসিপ্লিন অ্যাম্বিগুইটি — যেখানে এমনকি খেলার ধরনও স্পষ্ট নয়; অর্থাৎ ফিল্ড হকি না আইস হকি, সেটাই নির্ধারণ করা যায় না। এই তিনটি ব্যর্থতার যেকোনো একটি ঘটলে বিশ্লেষণ কাঠামো যতই সুন্দর হোক, তা তথ্যগতভাবে অচল। আর যদি তিনটিই একসাথে ঘটে, তাহলে ফলাফল হলো একটি সুন্দর সাজানো খালি ঘর — যাকে আমি বলি "এনালিটিক্যাল ভ্যাকুয়াম।" আমি ২০১৭ সালে ঢাকায় এশিয়া কাপ কাভার করার সময় প্রথম এই সমস্যাটি লক্ষ্য করি। সেসময় অনেক সাংবাদিক ইভেন্ট কাভার করতে গিয়ে তথ্যের বদলে অনুভূতি লিখতেন। কেউ কেউ আবার তথ্য ছাড়াই বিশ্লেষণাত্মক সিদ্ধান্ত টেনে আনতেন। আমাকে তখন সিদ্ধান্ত নিতে হয়েছিল — আমি কি কাঠামোর সৌন্দর্য নাকি তথ্যের মুটাশক্তিকে অগ্রাধিকার দেব? সেদিন থেকে আমার নিয়ম একটাই: তথ্য ছাড়া বিশ্লেষণ কাঠামো একটি প্রতারণা, যতই তা প্রফেশনাল দেখাক। ২০২০ সালের বৈশ্বিক শাটডাউনের সময় আমি যখন খালি মাওলানা ভাসানী হকি স্টেডিয়ামে ক্যামেরা নিয়ে ঢুকি, তখন বুঝতে পারি — খালি স্টেডিয়াম নীরব থাকে না, সে হিসেব করে। প্রতিটি খালি সিট একটি সংখ্যা, প্রতিটি অনুপস্থিত দর্শক একটি তথ্যবিন্দু। সেসময় আমি আমার কলাপস লেজারে লিখেছিলাম: "বাংলাদেশ একটি টিভি ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগ পাবে তার আগে, সেটি একটি কার্যকর লিগ পাওয়ার অনেক আগেই।" কিন্তু এই প্রেডিকশন আমার সাত বছরের কাঠামোগত বিশ্লেষণের ফল, কোনো একদিনের অনুভূতি নয়। আমি পেছনে বসে লেজার মিলিয়েছি — কোন টুর্নামেন্ট কতবার হয়েছে, কোন ফেডারেশন কত বিনিয়োগ করেছে, কোন মাঠে কত ম্যাচ আয়োজন করা সম্ভব হয়েছে। এখানেই আসল প্রশ্নটি ওঠে: হকি বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে ডেটা ও কাঠামোর সম্পর্ক আসলে কেমন হওয়া উচিত? আমার অভিজ্ঞতায়, কাঠামো হলো কাঁচা মাটি, আর ডেটা হলো বীজ। মাটি যতই ভালো হোক, বীজ না থাকলে ফসল হয় না। কিন্তু উল্টোটাও সত্য — বীজ ভালো হলেও মাটি না থাকলে সে মরে যায়। সমস্যা হলো, আমাদের হকি ইকোসিস্টেমে এখন সবাই মাটি তৈরি করছে, বীজ রোপণ করছে খুব অল্প কেউ। প্রায় প্রতিটি টুর্নামেন্টের পর বিশ্লেষণাত্মক ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি হয়, কিন্তু সেই ফ্রেমওয়ার্কে তথ্য ভরা হয় না। ফলে কয়েক মাস পর যখন আমরা পেছনে ফিরে তাকাই, তখন দেখি একগুচ্ছ সুন্দর কাঠামো, কিন্তু কোনো তথ্যভিত্তিক প্রমাণ নেই। আমি মনে করি, এই সমস্যার সমাধান লুকিয়ে আছে তিনটি স্তরে। প্রথমত, তথ্য সংগ্রহের প্রক্রিয়া institutionalize করতে হবে। প্রতিটি ম্যাচের পর একটি নির্দিষ্ট ফরম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করতে হবে — কে খেলল, কতক্ষণ খেলল, কোন পজিশনে খেলল, এবং সেই ম্যাচের প্রেক্ষাপট কী। এই তথ্য যদি না থাকে, বিশ্লেষণ কখনোই তথ্যগতভাবে নির্ভরযোগ্য হবে না। দ্বিতীয়ত, বিশ্লেষণী প্রতিবেদন প্রকাশের আগে একটি তথ্য-যাচাই প্রক্রিয়া চালু করতে হবে। এই প্রক্রিয়ায় প্রতিটি দাবির পেছনে অন্তত একটি নির্দিষ্ট তথ্যবিন্দু থাকতে হবে। যদি কোনো দাবির পেছনে তথ্য না থাকে, সেই দাবি বাদ দিতে হবে বা স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করতে হবে যে এটি অনুমান। তৃতীয়ত, পাইপলাইন মডেল চালু করতে হবে। এখন আমাদের যে প্রক্রিয়া চলছে, তাতে একজন বিশ্লেষককে একই সাথে তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং প্রকাশ করতে হয়। এর ফলে প্রায়ই তথ্য সংগ্রহের ধাপটি বাদ পড়ে। একটি পাইপলাইন মডেলে তথ্য সংগ্রহকারী, বিশ্লেষক এবং সম্পাদক — তিনটি আলাদা ভূমিকা থাকবে। কোনো বিশ্লেষক তথ্য সংগ্রহের কাজ করবেন না, কেবলমাত্র বিশ্লেষণ করবেন। আমি এই মডেলটি পরীক্ষামূলকভাবে প্রয়োগ করেছি গত বছর। একটি দ্বি-স্তরের বিশ্লেষণে আমি প্রথমে তথ্য সংগ্রহকারীকে দিয়েছিলাম সাত দিন সময় — কেবলমাত্র তথ্য সংগ্রহ করতে হবে, কোনো বিশ্লেষণ নয়। পরে বিশ্লেষক সেই তথ্য নিয়ে বিশ্লেষণ তৈরি করেন। ফলাফল ছিল আশ্চর্যজনক — বিশ্লেষণের গুণমান অন্তত ৪০ শতাংশ বেড়েছিল। এখন আসা যাক মূল প্রশ্নে। আমাদের হকি বিশ্লেষণের এই ফাঁপা কাঠামোগুলো আসলে কার জন্য তৈরি হয়? আমি মনে করি, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এগুলো তৈরি হয় সম্পাদকের জন্য, পাঠকের জন্য নয়। সম্পাদক চান দেখতে যে কাজ হয়েছে — কোনো অপূর্ণতা নেই, কোনো জায়গা খালি নেই। কিন্তু বিষয়বস্তু আসলে খালি। এটি একটি গভীর প্যারাডক্স। যেখানে তথ্য নেই, সেখানে কাঠামো বেশি দৃশ্যমান হয়। যেখানে তথ্য আছে, সেখানে কাঠামো নিজেই ঢেকে যায় — বিষয়বস্তুই প্রধান হয়ে ওঠে। অর্থাৎ, ফাঁপা বিশ্লেষণ আসলে একটি প্রতিরক্ষামূলক প্রক্রিয়া — যেখানে জ্ঞানের অভাব কাঠামোর জাঁকজমক দিয়ে ঢেকে রাখা হয়। আমরা যদি এই প্যারাডক্স থেকে বেরিয়ে আসতে চাই, তাহলে আমাদের একটি জিনিস মেনে নিতে হবে: তথ্যহীন বিশ্লেষণের চেয়ে তথ্যহীন না-বিশ্লেষণ অনেক ভালো। অর্থাৎ, যদি তথ্য না থাকে, তাহলে কোনো বিশ্লেষণ না করাই বেশি সৎ। ফাঁপা কাঠামো দিয়ে স্থান পূর্ণ করা তথ্যবস্তু না থাকার চেয়ে বেশি ক্ষতিকর, কারণ এটি মিথ্যা নিশ্চয়তার জন্ম দেয়। আমি আমার আর্কাইভ লেজারটি বন্ধ করে ডেস্কের পাশে রাখলাম। উপরে স্টিকি নোটে সাত বছর আগে লেখা একটি লাইন এখনো দৃশ্যমান: "কাঠামো হলো একটি প্রতিশ্রুতি; তথ্য হলো তার পূরণ।" যতদিন তথ্য না আসবে, ততদিন প্রতিশ্রুতিই থেকে যায় — পূরণ হয় না। এখন প্রশ্ন হলো, আমাদের হকি ইকোসিস্টেম কবে সেই পূরণ শুরু করবে? প্রতিটি টুর্নামেন্টে, প্রতিটি ম্যাচে, প্রতিটি বিশ্লেষণে — তথ্য কি কাঠামোর চেয়ে বেশি প্রাধান্য পাবে? নাকি আমরা চিরকাল ফাঁপা ঘরে জমে থাকা সুন্দর কাঠামোর প্রদর্শনীতেই আটকে থাকব?