প্রত্যাশিত রানের ব্যবচ্ছেদ: টি-টোয়েন্টি পাওয়ারপ্লের গল্প কোথায় ভেঙে পড়ে

প্রত্যাশিত রানের ব্যবচ্ছেদ: টি-টোয়েন্টি পাওয়ারপ্লের গল্প কোথায় ভেঙে পড়ে

[হুক]

২০২১ সালের সেপ্টেম্বরে মিরপুর শেরে বাংলা জাতীয় ক্রিকেট স্টেডিয়ামের প্রেস বক্সে বসে আমি একটা সংখ্যা দেখছিলাম, যেটা আমার খাতার হিসাবের সঙ্গে মিলছিল না। বাংলাদেশ সেবার নিউজিল্যান্ডের বিপক্ষে টি-টোয়েন্টি সিরিজ জিতছিল, ঘরের মাটিতে নিউজিল্যান্ডের বিপক্ষে প্রথম সিরিজ জয়, আর সেটিই ছিল আমার টি-টোয়েন্টি ধারাভাষ্যের অভিষেক সিরিজ। বড় পর্দায় পাওয়ারপ্লের স্ট্রাইক রেট জ্বলজ্বল করছিল। পাশের আসনের সিনিয়র সহকর্মী বললেন, “ছেলেরা এবার আক্রমণ করতে শিখেছে।” আমি বললাম, এটা আক্রমণের গল্প নয়, বলের হিসাবের গল্প। দর্শক যে ডট বলগুলো দেখছিলেন ‘সাবধানতা’ হিসেবে, আমার মডেলে সেগুলো ছিল ঋণ। আর ঋণ সুদে-আসলে শোধ করতে হয় ইনিংসের শেষ পাঁচ ওভারে, যখন স্ট্রাইক রেট দিয়ে অতীত ফেরানো যায় না।

সিরিজ শেষে ল্যাপটপে একটা ফাইল জমা হয়েছিল, নাম দিয়েছিলাম পাওয়ারপ্লে_মিথ। সেখানে তিনটি কলাম ছিল: প্রতি ওভারে প্রত্যাশিত রান, বল-ভিত্তিক উইকেট সম্ভাবনা, আর ফেজ-ভিত্তিক প্রভাব। ছয় ওভারে বাংলাদেশের স্ট্রাইক রেট যতই হোক, ওই তিন কলাম মিলিয়ে বলছিল ভিন্ন কথা — পাওয়ারপ্লের হিসাব আসলে ইনিংসের ষোলো থেকে বিশ নম্বর ওভারে গিয়ে শোধ হয়।

[প্রেক্ষাপট]

২০১৭ সালে মুম্বাইয়ে নতুন মিডিয়া আউটলেট দ্য ফিল্ডে যোগ দেওয়ার পর আমার প্রথম কাজ ছিল চ্যাম্পিয়ন্স লিগ ফাইনালের একটি মডেল তৈরি করা। রিয়াল মাদ্রিদ জুভেন্টাসকে ৪-১ গোলে হারিয়েছিল, কিন্তু মডেল দেখাচ্ছিল মাদ্রিদের প্রত্যাশিত গোল ২.৬, জুভেন্টাসের ১.২ — আর জুভেন্টাস প্রথমার্ধে PPDA ৭.১ নিয়ে উঁচুতে প্রেস করছিল। আমি লিখেছিলাম, ম্যাচটা ৪-১ ছিল না। সেই লেখা ভারতীয় ফুটবল চক্রে ছড়িয়ে পড়ার পর আমার কাজের ধরন বদলে গেল: স্কোরলাইন আর উদ্ধৃতি দিয়ে শুরু বন্ধ, প্রতিটি বিশ্লেষণ শুরু xG, PPDA আর শট ম্যাপ দিয়ে। “I performed the first xG autopsy in Indian new media; the body was a narrative.” — এই বাক্যটাই এখন আমার কাজের বিবৃতি।

পরের বছর রাশিয়া বিশ্বকাপের ডেটা ডেস্কে বসে জার্মানির ০-২ হার নিয়ে কাজ করলাম। Germany ৭০ শতাংশ বল দখলে রেখেছিল, ২৬টি শট নিয়েছিল, প্রত্যাশিত গোল ২.৭; কিন্তু তাদের PPDA ছিল ৬.৮ — অর্থাৎ তারা উঁচুতে প্রেস করে পেছনে ফাঁকা জায়গা রেখে দিচ্ছিল। দক্ষিণ কোরিয়া দুইটি কাউন্টার থেকে ১.১ xG বানিয়েছিল। ম্যাচের আগেই আমি লিখেছিলাম, জার্মানির এই দখল সতর্কবার্তা, গুণ নয়। টুর্নামেন্ট থেকে তারা বেরিয়ে যাওয়ার পর তিনটি ইউরোপীয় আউটলেট আমার মডেল উল্লেখ করেছিল। ( — Root: Experience 2, Germany )

ক্রিকেটে এই পদ্ধতি হুবহু বসে না, কারণ ফুটবলে ইভেন্ট স্পেস একটানা, ক্রিকেটে বিচ্ছিন্ন এবং স্কোরিং কম। তবে মূল কাঠামোটি বসে: প্রথমে দাবিটা আলাদা করো, তারপর একটা বেসলাইন দাঁড় করাও — একই পিচ, একই প্রতিপক্ষ মানের বিপক্ষে গত তিন মৌসুমের গড় — তারপর প্রত্যাশিত রান, উইকেট সম্ভাবনা ও ফেজ-ভিত্তিক প্রভাব দিয়ে সেই দাবিকে চাপ দাও। যে দাবি চাপ সামলায় না, সেটাই মিথ।

ক্রিকেটে আমার তিনটি মাপকাঠি এই রকম। এক, প্রত্যাশিত রান (xR) — পিচের ধরন, বলের লাইন-লেংথ, ফিল্ড সেটআপ আর প্রতিপক্ষ বোলিং মান মিলিয়ে প্রতি ডেলিভারিতে যত রান ‘ওঠা উচিত’ ছিল। দুই, উইকেট সম্ভাবনা — কোন ফেজে কোন ব্যাটারের আউট হওয়ার ঝুঁকি কত, এবং তার বদলে কে ক্রিজে আসছে। তিন, ফেজ-ভিত্তিক প্রভাব — রান তোলার সময়টা কতটা মূল্যবান ছিল, কেবল রানের সংখ্যা নয়।

[মূল বিশ্লেষণ]

পাওয়ারপ্লের স্ট্রাইক রেট ক্রিকেটের সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত এবং সবচেয়ে বেশি বিকৃত মাপকাঠি। প্রথম ছয় ওভারে দুজন ফিল্ডার বাইরে থাকেন, বল নতুন ও শক্ত, তাই আক্রমণ করা সহজ — কিন্তু ‘সহজ’ শব্দটি আপেক্ষিক। ঢাকার মিরপুরে ধীর, নিচু বাউন্সের পিচে নতুন বল ব্যাটে আসে না; একই ১২০ স্ট্রাইক রেট মিরপুরে আক্রমণের প্রমাণ, অথচ একটি ব্যাটিং-বান্ধব পিচে সেটি আত্মসমর্পণ। একই সংখ্যা দুই জায়গায় দুই অর্থ বহন করলে সংখ্যাটি মাপকাঠি নয়, বিভ্রম।

আমার মডেলে পাওয়ারপ্লের ডট বল ঋণ নামে একটি হিসাব আছে। ধরুন, ছয় ওভারে দল ৩৬ বলে ৪৫ রান করল, অর্থাৎ প্রতি ওভারে সাত এবং । বেসলাইন যদি ৫৪ হয়, তবে নয় রান পিছিয়ে পড়া মানে কেবল নয় রানের ঘাটতি নয় — বাকি চোদ্দো ওভারে সেই ঘাটতি মেটাতে প্রতি ওভারে অতিরিক্ত ঝুঁকি নিতে হবে। আর ঝুঁকি নেওয়ার সবচেয়ে খারাপ সময় হলো সাত থেকে পনেরো নম্বর ওভার, যখন স্পিনাররা বল করছেন এবং উইকেট সম্ভাবনা ইনিংসের সর্বোচ্চ বিন্দুতে। অর্থাৎ পাওয়ারপ্লের একটি ডট বল আসলে দুই ধাপ পরের একটি উইকেটের দিকে একটি ছোট ধাক্কা।

এখানেই দ্বিতীয় ভুলটি লুকিয়ে আছে। আমরা উইকেটকে একরকম ওজন দিয়ে দেখি, বাস্তবে ওজন ফেজ অনুযায়ী বদলায়। দ্বিতীয় ওভারে লিটন দাস আউট হলে ক্ষতি তুলনামূলকভাবে কম, কারণ ক্রিজে আসা ব্যাটারের প্রথম দশ বলেই প্রত্যাশিত রান সবচেয়ে কম — আর সেই কম-প্রত্যাশিত রানের সময়টাই পাওয়ারপ্লে, যখন ফিল্ডার কম। উল্টোদিকে ষোলো নম্বর ওভারে মাহমুদউল্লাহ আউট হলে দল হারায় সবচেয়ে দামি ব্যাটিং ওভারগুলো, এবং নতুন ব্যাটারকে যা করতে হয় তা ‘সেট হওয়া’ নয়, ‘সরাসরি আঘাত করা’। একই উইকেট, দুই ফেজে দুই মূল্য — অথচ স্কোরকার্ডে দুটোই ঠিক একই দেখতে।

তৃতীয় স্তরটি পিচ ও কন্ডিশন। আমি বহু ম্যাচ প্রেস বক্স থেকে দেখেছি, ঢাকার ধীর পিচে প্রতিপক্ষের পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট গড়ে নিচের দিকে নামে, কারণ বল ব্যাটে বসে না এবং স্পিনাররা দ্বিতীয় ওভার থেকেই কাজ শুরু করতে পারেন। প্রশ্ন হলো, এই পতন কি ভিড়ের চাপে, নাকি পিচের গুণে? কয়েকটি মৌসুমে আমি খালি গ্যালারির ম্যাচ আর পূর্ণ গ্যালারির ম্যাচের তথ্য পাশাপাশি রেখেছি — কিছু লিগে ঘরের দলের সুবিধা প্রায় অপরিবর্তিত থেকেছে, যদিও স্টেডিয়ামে কেউ ছিল না। এর মানে, আমরা যাকে ‘ঘরের মাঠের চাপ’ বলি, তার বড় অংশ আসলে পিচ প্রস্তুতি ও পরিচিত কন্ডিশনের ফল, আর ছোট অংশ ভিড়ের কোয়ালিয়া। যেখানে কর্তৃপক্ষ পিচ বদলায়, ভিড় কিছুই ফেরাতে পারে না।

চতুর্থ স্তরটি নির্বাচন ও অকশনের হিসাব। বিপিএলের পিচ ধীর, সেখানে একজন তরুণ ব্যাটার ১৪০ স্ট্রাইক রেট দেখালে ফ্র্যাঞ্চাইজি মডেল তাকে বড় দাম দেয়, অথচ সেই ১৪০ রান বাংলাদেশের বাইরের পিচে রূপান্তরিত হয় না। ভারতে আইপিএলের নমুনা বিশাল, তাই সেখানকার মডেল ভুল করলেও ভুলটা ধরা পড়ে পরে; বাংলাদেশে নমুনা ছোট, তাই ভুলটা বছরের পর বছর টিকে থাকে। বিরাট ম্যাচ-শেষে দেখা যায়, দল গড়ার হিসাবে যুভ পটেনশিয়ালের ওজন অতিরিক্ত এবং ড্রেসিংরুমের ধারাবাহিকতার ওজন অপর্যাপ্ত। একটি নির্দিষ্ট ইনিংসে রান আসে ব্যাট থেকে, কিন্তু একটি মৌসুমে রান আসে ভূমিকা স্পষ্ট থাকা থেকে — কে ১ থেকে ৬, কে ৭ থেকে ১৫, কে ১৬ থেকে ২০ এই তিনটা দায়িত্ব কে নেবে তা দল না জানলে পাওয়ারপ্লের সুবিধা শেষ ওভারে বাষ্প হয়ে যায়। সাকিব আল হাসান, মুশফিকুর রহিম কিংবা মাহমুদউল্লাহর মতো খেলোয়াড়ের প্রকৃত মূল্য রান-টেবিলে দেখা যায় না, দেখা যায় রান-অর্ডারের স্থিতিশীলতায়।

পঞ্চম স্তরটি আন্তঃসীমান্ত তুলনা, এবং এখানে আমার অভিজ্ঞতা দুই মেরুর। বাংলাদেশের ক্রিকেট সাংবাদিকতার বড় অংশ এখনো গল্পকেন্দ্রিক — প্লেয়ার দ্য ভিলেন, প্লেয়ার দ্য হিরো, আর মাঝখানে কিছুই নেই। ভারতের নতুন মিডিয়া টেবিল আর ফিল্ড ম্যাপ দিয়ে নিবন্ধ শুরু করতে পারে, কারণ সেখানে ডেটা সরবরাহ চেইন আছে। জার্মানির বান্ডেসলিগা সংস্কৃতি আমাকে শিখিয়েছে, ডেটা মানে কেবল পোস্ট-ম্যাচ ব্যাখ্যা নয়, প্রি-ম্যাচ সতর্কবার্তা। বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই সতর্কবার্তাটা কম লেখা হয়, কারণ এখানে ম্যাচ শুরুর আগে মডেল প্রকাশ করা মানে দর্শককে বিরক্ত করার ঝুঁকি নেওয়া। অথচ আমার ২০১৮ সালের অভিজ্ঞতা বলে, সতর্কবার্তাটাই আসল সামগ্রী।

ষষ্ঠ স্তরে আসি ক্রিকেটের নির্দিষ্ট কিছু ডেটা ফাঁদে। পাওয়ারপ্লের স্ট্রাইক রেট বাড়ানোর সহজ উপায় হলো এয়ারশট, আর এয়ারশটের সাথে বাউন্ডারি ক্যাচের সম্ভাবনাও বাড়ে। মডেলে যদি উইকেটের ক্ষতিকে রানের লাভের সঙ্গে মেলানো না হয়, তাহলে আমরা খেলোয়াড়দের এমন একটি স্টাইলে ঠেলে দিই যেটি সামগ্রিকভাবে দলের স্কোর কমায়। আমার হিসাবে, একটি পাওয়ারপ্লে ওভারে ১০-১২ রান করার চেয়ে ৭-৯ রানে দুই উইকেট না হারানো অনেক সময় বেশি মূল্যবান — কারণ সাত থেকে পনেরো নম্বর ওভারে সেট হওয়া ব্যাটারের উপস্থিতি পরের সব হিসাব বদলে দেয়। দর্শকের চোখ এই লাভটা দেখে না, কিন্তু দলের মোট রান দেখে।

সপ্তম স্তরটি সময়। টি-টোয়েন্টি ক্রিকেটে ফর্ম আর পিচের সম্পর্ক ঋতু অনুযায়ী বদলায়। শীতের সন্ধ্যায় শিশির পড়লে বল গ্রিপ করতে অসুবিধা হয়, স্পিনাররা কম টার্ন পান, ফলে পাওয়ারপ্লের হিসাবও বদলায়। মিরপুরে সেপ্টেম্বরের নাইট ম্যাচ আর জানুয়ারির নাইট ম্যাচ এক নয়। যারা পাওয়ারপ্লের স্ট্রাইক রেটের ভিত্তিতে নির্বাচন করেন, তারা যদি শিশিরের সময়সূচি, বাতাসের আর্দ্রতা আর পিচ রোলিংয়ের তারিখ না দেখেন, তাহলে তাদের সিদ্ধান্তগুলো অর্ধেক তথ্যে দাঁড়িয়ে থাকবে।

[বিপরীত দৃষ্টি]

আমার নিজের পদ্ধতির সবচেয়ে বড় শত্রু আমার নিজের মডেল। ফুটবলে ব্যবচ্ছেদের সাফল্য মনে করাতে পারে এই হাতিয়ার সর্বজনীন, কিন্তু ক্রিকেটের ঘটনা-মহাবিশ্ব আলাদা: কম স্কোর, উচ্চ ভ্যারিয়েন্স, এবং একটি ইনিংসে ১২০ বলে মাত্র কয়েকটি সিদ্ধান্তে ম্যাচ ঘুরে যায়। ছোট নমুনায় যেকোনো মডেলই আত্মবিশ্বাসী দেখাতে পারে, আর আইএনটিজে মেজাজ সেই আত্মবিশ্বাসকে প্রশ্রয় দেয়। তাই আমি আগেই একটা পরীক্ষাযোগ্য অনুমান লিখে রাখি এবং সেটি মিথ্যা প্রমাণের শর্তও লিখে রাখি।

আমার বর্তমান অনুমান এই: বাংলাদেশের টি-টোয়েন্টি পাওয়ারপ্লের সমস্যা মূলত প্রক্রিয়াগত, ব্যক্তিগত নয়। পরীক্ষার শর্ত — যদি শুধু ক্রম সাজানো বা কৌশল বদলানোয় দশ ম্যাচের মধ্যে পাওয়ারপ্লে xR স্থায়ীভাবে না বাড়ে, তাহলে সমস্যাটি পিচ প্রস্তুতি, ঘরোয়া মৌসুমের সময়সূচি এবং ট্রেনিং পাইপলাইনে; সেক্ষেত্রে খেলোয়াড় বদলানো সময় নষ্ট করা। উল্টো প্রমাণ পেলে আমি আমার নিজের অনুমান সরিয়ে রাখব, তাতে কোনো আপত্তি নেই।

এখানে আরও একটি সতর্কতা জরুরি: সম্পর্ক মানেই কার্যকারণ নয়। যেসব দল পাওয়ারপ্লেতে বেশি রান করে, তারা সবসময় জেতে না — বিশেষ করে ধীর, কম-স্কোরিং পিচে এই সম্পর্ক দুর্বল হয়ে যায়, কারণ সেখানে পরে ব্যাট করা দল সুবিধা পায় এবং প্রতিরক্ষামূলক বোলিংই ম্যাচের ভাগ্য ঠিক করে। অথচ টেলিভিশন প্যানেলে এই সম্পর্কটাকেই নিয়ম হিসেবে দেখানো হয়। স্কোরবোর্ডের উপরের সারিটা পড়ার আগে আমাদের জিজ্ঞাসা করতে হয়, এই ইনিংসটা কোন পিচে, কোন আর্দ্রতায়, কোন প্রতিপক্ষের বিপক্ষে বসেছে।

আরেকটি অস্বস্তিকর সত্য: আমার ব্যবচ্ছেদ কখনো কখনো এত শীতল যে দর্শকের জন্য খেলাটাই হারিয়ে যায়। কেইন উইলিয়ামসন বা ডেভন কনওয়ের ব্যাটিংয়ের সৌন্দর্য কোনো xR কলামে ধরা পড়ে না, আর সেটি স্বীকার না করলে বিশ্লেষণ হয়ে ওঠে ঔদ্ধত্য। সংখ্যা শেষ কথা নয়, সংখ্যা হলো আপত্তিটা যেখানে তোলা যায়।

[শেষ কথা]

পরের বারো মাসে আমি তিনটি জিনিস দেখতে চাই। প্রথম, পাওয়ারপ্লের ডট বলের শতাংশ — এটি ম্যাচ শুরুর আগেই ভবিষ্যদ্বাণীর সবচেয়ে সৎ সংকেত, কারণ গতি নয়, ছন্দটা এখানেই তৈরি হয়। দ্বিতীয়, নির্বাচকরা খেলোয়াড়ের ঘরোয়া স্ট্রাইক রেটকে পিচ-সমন্বিত প্রত্যাশিত রানে রূপান্তর করছেন কি না। তৃতীয়, এবং সবচেয়ে দূরদৃষ্টিসম্পন্ন — বল-ট্র্যাকিং তথ্যও একদিন অপরিবর্তনীয় খাতায় (ভেরিফায়েড লেজারে) সংরক্ষিত হবে; তখন বাংলাদেশ, ভারত আর জার্মানির ডেটা একটাই মানদণ্ডে পাশাপাশি রাখা যাবে, আর কোনো সাংবাদিক একা ‘আমার তত্ত্ব’ বলে গল্প বানাতে পারবেন না।

লাকি বলের হিসাবে কোনো কলাম নেই। কিন্তু টেলিভিশন প্যানেলে ‘আক্রমণের মানসিকতা’ নিয়ে যে গল্প বছরের পর বছর চলে, সেটি একদিন খোলে না কেন — এই প্রশ্নটাই আমার কাছে এখন সবচেয়ে বড় ধাঁধা।