যে রিপোর্ট বলেছিল 'জানি না': ফুটবল ডেটা, ব্লকচেইন আর সততার শৃঙ্খলা

রাত সাড়ে তিনটা, বারিশাল। ল্যাপটপের স্ক্রিনে নয়টা ট্যাব খোলা, প্রতিটিতে একই বাক্য ফিরছে — "অপর্যাপ্ত তথ্য, মূল্যায়ন সম্ভব নয়।" ট্যাকটিক্যাল বিশ্লেষণ ফাঁকা, ফাইন্যান্সিয়াল টেবিল ফাঁকা, ম্যানেজমেন্ট সেকশন ফাঁকা। যে ডকুমেন্টটা আমার সামনে, সেটা কোনো ম্যাচের রিপোর্ট নয় — একটা ব্যর্থ ডেটা পাইপলাইনের ডায়াগনস্টিক। প্রথম ধাপের ডিকনস্ট্রাকশন কোনো তথ্য বের করতে পারেনি, তাই দ্বিতীয় ধাপের প্রতিটি ঘর "প্রযোজ্য নয়" দিয়ে ভরে গেছে।

সেই ফাঁকা ঘরগুলোর দিকে তাকিয়ে মনে পড়ল ২০১৭ সালের কথা। আমি তখন ঢাকার একটা ছোট নিউজরুমে বসে বাংলাদেশ বনাম আফগানিস্তানের এএফসি এশিয়ান কাপ বাছাইপর্বের চার্ট করছিলাম। বাংলাদেশের ১৪টা শট থেকে ০.৮৭ xG, আফগানিস্তানের ১.১২। তারপর বাংলাদেশ গোল করল ০.০৮ xG থেকে। সংখ্যাটা পরিষ্কার ছিল; ম্যাচটা তা হতে রাজি হয়নি। তিন সপ্তাহ ধরে আমি কোড নতুন করে লিখেছিলাম, কারণ ওই ০.০৮ আমাকে শিখিয়েছিল — ডেটা নিজে মিথ্যা বলে না, কিন্তু অসম্পূর্ণ ডেটার ফাঁক আমরা কল্পনা দিয়ে ভরলে মিথ্যা বলি।

আজ হাতে থাকা ডকুমেন্টটা সেই শিক্ষার আরেক রূপ। এখানে কোনো সংখ্যা নেই, ম্যাচ নেই, ফুটবলার নেই। আছে শুধু একটা খালি ইনপুট আর একটা শৃঙ্খলাবদ্ধ প্রত্যাখ্যান। এই লেখাটা সেই প্রত্যাখ্যানের গল্প — কেন ফুটবল ডেটায় "জানি না" বলা সবচেয়ে কঠিন এবং সবচেয়ে সৎ উত্তর, এবং কেন ব্লকচেইনের মতো প্রযুক্তি এই সততাকে দুই দিক থেকেই পরীক্ষা করে।

প্রসঙ্গ: দুই ধাপের পাইপলাইন আর একটা খালি ঘর

আমি যেভাবে কাজ করি, সেখানে একটা ম্যাচ বা একটা ট্রান্সফার গুজব কখনো সরাসরি বিশ্লেষণে যায় না। প্রথমে একটা ধাপ থাকে — ডিকনস্ট্রাকশন। সেখানে মূল লেখা থেকে তথ্যবিন্দু, মূল দৃষ্টিভঙ্গি, সম্পৃক্ত সত্তা আর সময়-সংবেদনশীলতা আলাদা করা হয়। তারপর দ্বিতীয় ধাপ — নয় মাত্রার পেশাদার বিশ্লেষণ। এই কাঠামোটা আমি ইচ্ছে করেই বানিয়েছি, কারণ ছোট স্যাম্পলের ফুটবলে সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে আমাকে দেখতে হয় কোন ভেরিয়েবলটা সত্যিই হাতে আছে।

স্থানীয় ফুটবল অ্যানালিটিক্স কমিউনিটি পাতলা, তাই ভুল ধরার লোক কম। ইউরোপে একটা ভুল মডেল পাঁচটা ফোরামে চ্যালেঞ্জ খায়; এখানে সেটা চুপচাপ সত্য হয়ে বসে থাকে। এই একাকীত্বই আমাকে নিজের বিরুদ্ধে কঠোর হতে শিখিয়েছে — কারণ আমার মডেল যাচাই করার দায়টা শেষ পর্যন্ত আমারই।

সমস্যা ঘটে যখন প্রথম ধাপ খালি ফিরে আসে। তখন দ্বিতীয় ধাপের সামনে দুটো পথ থাকে। এক, স্বীকার করা — তথ্য নেই, তাই মূল্যায়ন নেই। দুই, ফাঁকা ঘরগুলো অনুমান দিয়ে ভরে ফেলা। দ্বিতীয় পথটা লোভনীয়, কারণ পেশাদার রিপোর্টে "প্রযোজ্য নয়" লেখা দুর্বলতার মতো দেখায়, আর সম্পাদক খালি সেল পছন্দ করেন না। কিন্তু স্প্রেডশিটটাই আমার মঠ; প্যাচ নোটগুলো ধর্মগ্রন্থ। মঠে যদি ধুলো জমে, আমি ধুলোকে প্রার্থনা বানাই না।

আমার ক্যারিয়ারের প্রথম বড় পাঠটা এসেছিল ঠিক এই জায়গা থেকেই। ২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপে ক্রোয়েশিয়া-ইংল্যান্ড সেমিফাইনালের জন্য আমি একটা লাইভ xG মডেল বানিয়েছিলাম। ১২০ মিনিট শেষে ইংল্যান্ড ১.৮২ xG, ক্রোয়েশিয়া ১.৫৪, আর ক্রোয়েশিয়ার PPDA ছিল ৮.৯। আমি লিখেছিলাম, ক্রোয়েশিয়ার জয় ভাগ্য নয়, মাঝমাঠের চাপের ফল। সেই লেখাটাই আমাকে শিখিয়েছিল — xG আমার কাছে একটা পরিসর, কোনো চূড়ান্ত রায় নয়। আর একটা মডেল তখনই দরকারি, যখন সে নিজের সীমা জানে।

তবে এখানে একটা কথা যোগ করা দরকার, যেটা আমি পরে বুঝেছি। ২০২২ কাতার বিশ্বকাপে জার্মানি-জাপান ম্যাচে জার্মানির xG ছিল ১.৮৭, জাপানের ০.৯৯; জাপান ২৬ শতাংশ পজেশন নিয়ে মাত্র দুই শট অন টার্গেট থেকে ২-১ জিতেছিল। কেউ কেউ একে ভাগ্য বলেছিলেন। আমি বলেছিলাম, এটা গেম স্টেটের আর্কিটেকচার — ম্যাচের স্কোরলাইন, বাকি সময় আর ঝুঁকির সহনশীলতা যখন প্রক্রিয়ার চেয়ে বড় হয়ে যায়। সংখ্যা এখানেও পরিষ্কার ছিল; ম্যাচটা আবারও তা হতে রাজি হয়নি।

মূল কথা: ডেটার সততা আর প্রমাণের শৃঙ্খল

ফুটবলে তথ্যের সবচেয়ে বড় শত্রু ফাঁকা। একটা মিথ্যা তথ্য ধরা পড়ে, কারণ সেটা যাচাই করা যায়। কিন্তু একটা ফাঁকা ঘর যখন আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভরে দেওয়া হয়, তখন সেটা মিথ্যার চেয়েও বিপজ্জনক, কারণ সেটা যাচাইয়ের প্রক্রিয়াটাকেই ফাঁকি দেয়। এই কারণেই আমি মনে করি, একটা অসম্পূর্ণ ডেটাসেটের সৎ স্বীকারোক্তি, একটা সম্পূর্ণ দেখতে-কিন্তু-বানানো ডেটাসেটের চেয়ে বেশি মূল্যবান।

তথ্যের উৎস আর তার সময় — এই দুটো আমার কাছে ডেটার নামের মতোই জরুরি। একটা xG সংখ্যা যদি না বলে সে কোন লিগের, কোন সিজনের, আর কত ম্যাচের, তবে সেটা সংখ্যা নয়, একটা স্লোগান। ব্লকচেইন এখানে একটা সহজ প্রশ্ন তোলে: এই তথ্যটা কোথা থেকে এল, কে লিখল, আর কে সেটা পরে বদলেছে?

এখানেই ব্লকচেইন প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে, তবে সাবধানতার সঙ্গে। ব্লকচেইনের মূল প্রতিশ্রুতি হলো প্রমাণের শৃঙ্খল — প্রতিটা রেকর্ডের একটা টাইমস্ট্যাম্প, একটা অপরিবর্তনীয় অডিট ট্রেইল, আর এমন একটা লেজার যা কেউ একতরফাভাবে বদলাতে পারে না। ফুটবলে এই ধারণার স্বাভাবিক ঠিকানা ট্রান্সফার রেকর্ড আর আর্থিক স্বচ্ছতা। একটা ট্রান্সফারের ফি, ক্লজ, ইনস্টলমেন্ট, আর এজেন্টের কমিশন — এগুলো যদি অপরিবর্তনীয় একটা খতিয়ানে থাকত, তবে "কে কত পেল" প্রশ্নটা আর গুজবের উপর নির্ভর করত না।

আমার কাজে এজেন্টরা প্রায়ই ফুটবলের সবচেয়ে বড় লুকানো খরচ। একটা গুজব ছড়িয়ে পড়ে, বাজার সেটার দাম বাড়িয়ে ফেলে, আর তারপর মূল চুক্তিটা হয় সম্পূর্ণ আলাদা সংখ্যায়। প্রতিটা ট্রান্সফার গুজব আসলে একটা ভেরিয়েবল, যার জন্য একটা টাইমস্ট্যাম্পের অপেক্ষা। ব্লকচেইন-ভিত্তিক লেজার যদি থাকত, তবে গুজব আর সত্যের মাঝের সেই ধোঁয়াশাটা অন্তত রেকর্ড করা যেত — কে কখন কী দাবি করল, আর পরে সেটা কী প্রমাণিত হলো।

কিন্তু ফুটবলে ব্লকচেইনের আরেকটা মুখ আছে, যেটা কেউ কম বলে। ক্লাব টোকেন, ফ্যান টোকেন, আর ক্লাব আইপিও — এই তিনটা একটা জায়গায় মিলিত হয়। ক্লাব যখন পুঁজিবাজারে যায় বা টোকেন ছাড়ে, তখন সেটা আসলে সমর্থকের আবেগকেই আর্থিক পণ্যে রূপান্তর করে। আর তারপর ক্লাবের ফুটবল-সিদ্ধান্ত নিয়ন্ত্রণ করতে শুরু করে ত্রৈমাসিক রিপোর্টিংয়ের চাপ। আমি দেখেছি, আর্থিক প্রতিবেদনের চাপ কখনো কখনো একাডেমির একজন তরুণকে বিক্রি করে দেওয়ার সিদ্ধান্তকে যুক্তিযুক্ত দেখায়। সমর্থকের ভালোবাসা যখন ট্রেডযোগ্য হয়ে যায়, তখন মাঠের সিদ্ধান্ত আর ব্যালান্স শিটের সিদ্ধান্ত একই টেবিলে বসে — আর সাধারণত মাঠ হারে।

এর আরেকটা অন্ধকার দিক আছে, যেটা ব্লকচেইন আর লাইভ ডেটার সংযোগস্থলে জন্মায়। ফুটবল ডেটা যখন রিয়েল-টাইমে বাজি কোম্পানিগুলোর কাছে চলে যায়, তখন প্রতিটা পাস, প্রতিটা কর্নার একটা ক্ষণিকের বাজি বাজার হয়ে ওঠে। ব্লকচেইন এই ডেটার প্রমাণযোগ্যতা বাড়াতে পারে, কিন্তু একই সঙ্গে সেটার গতি বাড়ায়। আমার কাছে এই গতিটাই স্পোর্টস ডেটাফিকেশনের সবচেয়ে অন্ধকার পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া — তথ্য তখন আর গল্প বলে না, সে দাম ঠিক করে।

আমি নিজে ডেটার সীমা শিখেছি বারবার। ২০২০ সালের মে মাসে, যখন বিশ্বব্যাপী স্টেডিয়াম খালি, আমি বুন্দেসলিগার প্রথম বড় দর্শকশূন্য রেভিয়ারডার্বি দেখলাম — বরুসিয়া ডর্টমুন্ড ৪-০ গোলে হারাল শালকে ০৪-কে। ডর্টমুন্ড দৌড়েছিল ১১৩.২ কিলোমিটার, শালকে ১০৭.৮; ডর্টমুন্ডের PPDA ছিল ৭.১। আমি তখন পাঁচ লিগের হোম-জয়ের হার মিলিয়ে দেখলাম — লকডাউনের আগে ৪৩.২ শতাংশ, পরে ৩৩.৩ শতাংশ। সেই লেখাটার নাম দিয়েছিলাম "ভিড়টাই ছিল প্রেস।" স্টেডিয়াম নীরব হয়ে যাওয়ার পর আমি মডেলটা নতুন করে বানিয়েছি — কারণ তখন আমি বুঝলাম, দর্শক কেবল আবহ নয়, সে একটা চলক।

সেই শিক্ষার পর থেকে আমি আমার মডেলে ভিড়, গরম, ভ্রমণ আর শব্দ — এসব পরিবেশগত চলক যোগ করি। একটা পরিচ্ছন্ন ডেটাসেটও মিথ্যা বলতে পারে, যদি তার ভিড়টা অনুপস্থিত থাকে। আর এই জায়গায় ব্লকচেইনের পাঠটা অদ্ভুতভাবে মিলে যায়: একটা লেজারের অখণ্ডতা তখনই অর্থবহ, যখন সেখানে লিপিবদ্ধ করার মতো সত্যিই কিছু থাকে।

লোড আর ট্রান্সফার ঝুঁকি আমার কাজের আরেকটা স্তর, যেটা সরাসরি পাইপলাইনের সততার সঙ্গে যুক্ত। ২০২৪ ইউরো ফাইনালে স্পেন ২.৩১ xG নিয়ে ইংল্যান্ডকে ২-১ হারাল; নিকো উইলিয়ামসের xG ছিল ০.১৮, ওয়ার্জাবালের ০.২৯। প্যারিস অলিম্পিকের ফাইনালে স্পেন ছয় ম্যাচে মোট ৬১২ কিলোমিটার দৌড়েছিল — সেই ক্লান্তির হিসাবই পরের মৌসুমের চোটের ঝুঁকি বলে দেয়। ২০২৫ ক্লাব বিশ্বকাপ ফাইনালে চেলসি ২.১৪ xG বনাম পিএসজির ০.৫৮ নিয়ে ৩-০ জিতল, কোল পামার করল দুই গোল আর এক অ্যাসিস্ট। এই সংখ্যাগুলো আমি জমা করি, কারণ খেলোয়াড়ের সিদ্ধান্ত কখনো কেবল প্রতিভার ফল নয় — তার পায়ে জমা ক্লান্তিরও ফল। রদ্রির চোট-পরবর্তী ফেরার পথটা আমি ঠিক এই কারণেই আলাদা করে ট্র্যাক করি, কারণ ফেরার গতি সবসময় মেডিক্যাল রিপোর্টে থাকে না, থাকে মিনিটের হিসাবে।

বিপরীত দৃষ্টি: অপরিবর্তনীয়তা মানেই সত্য নয়

এখন আসি সেই জায়গায়, যেখানে আমার মতো বিশ্লেষকরা সবচেয়ে সহজে ধরা খায়। ব্লকচেইন ডেটার অখণ্ডতা রক্ষা করতে পারে, কিন্তু সে ডেটার সত্যতা তৈরি করতে পারে না। যদি ভুল তথ্য একবার চেইনে লেখা হয়ে যায়, তবে সেটা আর বদলানো যায় না — অর্থাৎ একটা অপরিবর্তনীয় খতিয়ান একটা অপরিবর্তনীয় মিথ্যা বানিয়ে ফেলতে পারে। আমার ভাষায়: অপরিবর্তনীয় ময়লা সাধারণ ময়লার চেয়ে বেশি নিরাপদ নয়, সে শুধু বেশি স্থায়ী।

এই ফাঁদটা আমার পরিচিত, কারণ এটা মডেল পুনর্নির্মাণের ফাঁদের সঙ্গে হুবহু এক। মডেল ভেঙে নতুন করে বানানো প্রগতির মতো লাগে, আর পুনরাবৃত্তির গল্পটা লোভনীয়। কিন্তু পুনর্নির্মাণের লগ আর যাচাইয়ের লগ আলাদা জিনিস। একটা নতুন মডেল কোনো রায় নয় — সে একটা অনুমান, যতক্ষণ না সে নতুন ম্যাচে টিকে যায়। ঠিক তেমনি, একটা অপরিবর্তনীয় রেকর্ড কোনো প্রমাণ নয় — সে একটা সংরক্ষণ, যতক্ষণ না সেটা বাস্তবতার সঙ্গে মেলে।

দ্বিতীয় বিপদটা হলো "জানি না" বলার অপব্যবহার। নাল-হ্যান্ডলিং যখন অলসতার ছদ্মবেশ নেয়, তখন বিশ্লেষক প্রতিটা কঠিন প্রশ্ন এড়িয়ে "অপর্যাপ্ত তথ্য" লিখে বসে থাকেন। এটা আসলে প্রমাণের দায় থেকে পলায়ন। পার্থক্যটা সূক্ষ্ম কিন্তু স্পষ্ট: সৎ নাল-হ্যান্ডলিং বলে, এই তথ্য নেই, তাই এই সিদ্ধান্ত নিচ্ছি না — কিন্তু যেটুকু আছে, সেটা থেকে এই যুক্তিটা টানা যায়। অলস নাল-হ্যান্ডলিং শুধু থেমে যায়। আমার কাছে দ্বিতীয়টা ব্যর্থতা, প্রথমটা পদ্ধতি।

আর এখানেই ইউরোপীয় বেঞ্চমার্কের ফাঁদটা লুকিয়ে আছে। ইউরোপীয় লিগের ডেটা সহজলভ্য, সুসংগঠিত, আর সহজে উদ্ধৃতযোগ্য — তাই সেটা নিরপেক্ষ সত্য বলে মনে হয়। অথচ সেটা একটা নির্দিষ্ট লিগ আর নির্দিষ্ট সময়ের পণ্য। বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ, সাফের ম্যাচ বা দক্ষিণ এশিয়ার বাছাইপর্বে সেই ফ্রেমওয়ার্ক চুপচাপ ভেঙে পড়ে। কারণ ওখানে স্যাম্পল ছোট, প্রতিযোগিতার মান ভিন্ন, আর ডেটার পরিষ্কারতা কম। তাই আমার নিয়ম: প্রতিটা বেঞ্চমার্কের সঙ্গে তার লিগ আর সময়কাল লেখা থাকুক, আর কেন সেটা এখানে প্রযোজ্য — সেটা স্পষ্ট করে বলা হোক, নয়তো স্বীকার করা হোক যে প্রযোজ্য নয়।

শেষ কথা: পরের সংকেত

এই খালি ডকুমেন্টটা আসলে একটা উপহার, যদিও প্রথমে মনে হয়নি। কারণ এটা আমাকে মনে করিয়ে দিল, আমার কাজের আসল পণ্য সংখ্যা নয় — সিদ্ধান্ত। আমি "কে জিতল" জিজ্ঞাসা করা বন্ধ করে "কোন অবস্থা সেটা হতে দিল" জিজ্ঞাসা শুরু করেছি, এবং সেই প্রশ্নের উত্তর তখনই সৎ, যখন আমি জানি কোন তথ্য আমার হাতে নেই।

ব্লকচেইন ফুটবল ডেটায় প্রমাণের শৃঙ্খল আনতে পারে — ট্রান্সফার, কমিশন, আর আর্থিক স্বচ্ছতায় সেটা সত্যিই কাজে লাগবে। কিন্তু সে আমার হয়ে "জানি না" বলতে পারবে না। পরের ম্যাচের আগে আমি যে সংকেতটা দেখতে চাই, সেটা হলো একটা পাইপলাইন যা খালি ইনপুট পেলে চিৎকার করে থামে, নীরবে অনুমান লিখে যায় না। কারণ যে মডেল নিজের ফাঁকা ঘর চিনতে পারে না, সে একদিন পূর্ণ ঘরও চিনবে না।