যেখানে ডেটা অনুপস্থিত, সেখানে মডেল ভাঙে

২০১৭ সালে ঢাকাভিত্তিক ফুটবলল্যাব বিডি-তে জুনিয়র ডেটা সাংবাদিক হিসেবে কাজ করছিলাম। এশিয়ান কাপ বাছাইপর্বে বাংলাদেশ-আফগানিস্তান ম্যাচের চার্ট করছিলাম — ১৪টি শট, বাংলাদেশের xG ০.৮৭, আফগানিস্তানের ১.১২, অথচ বাংলাদেশ গোল পেয়েছিল ০.০৮ xG-এর একটি শট থেকে। সেদিন মনে হয়েছিল, ডেটা মিথ্যা বলে না; মানুষ ভুল করে। তিন সপ্তাহ ধরে কোড নতুন করে লিখলাম, অনিশ্চয়তার রেঞ্জ যোগ করলাম, আর xG-কে রায় হিসেবে দেখা বন্ধ করলাম।

কিন্তু আসল শিক্ষাটা এল আরও পরে, যেদিন বিশ্লেষণের জন্য হাতে কোনো সংখ্যাই এল না। শিটটা সাতটি অংশে ভাগ করা ছিল — ট্যাকটিক, ক্লাব অর্থ, ফলাফল, লিগ মানচিত্র, নিয়মনীতি, ম্যানেজমেন্ট, ঝুঁকি। প্রতিটি ঘরে একটাই লেখা: তথ্য অপর্যাপ্ত। আমার কাজ শুরু হওয়ার আগেই শেষ, কারণ কাঁচামালটাই অনুপস্থিত ছিল।

এই ফাঁকা শিটই আসলে দক্ষিণ এশিয়ার ফুটবল বিশ্লেষণের সবচেয়ে সৎ ছবি। ইউরোপের শীর্ষ পাঁচ লিগে প্রতি ম্যাচে হাজার হাজার ইভেন্ট ডেটা জমা হয় — পাস নেটওয়ার্ক, প্রেসিং ট্রিগার, অ্যাক্সিলারেশন, লোড মনিটরিং। আমাদের বাস্তবতায় ক্যামেরার সংখ্যা কম, ট্র্যাকিং সিস্টেম নেই, প্রতিযোগিতার নমুনা ছোট, আর ম্যাচের ভিডিও লাইসেন্সবদ্ধ কোথাও সংরক্ষিত থাকে না।

২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপে ক্রোয়েশিয়া-ইংল্যান্ড সেমিফাইনালের জন্য লাইভ xG মডেল বানানোর সময় ইউরোপীয় ডেটা ছিল হাতের মুঠোয়। ১২০ মিনিট শেষে ইংল্যান্ডের xG ছিল ১.৮২, ক্রোয়েশিয়ার ১.৫৪, আর ক্রোয়েশিয়ার PPDA ৮.৯। আমি লিখেছিলাম, ক্রোয়েশিয়ার মধ্যভাগের প্রেসই ম্যাচ ঘুরিয়েছে, ভাগ্য নয়। কিন্তু ২০২৪ সালের একটি আঞ্চলিক নকআউটের কথা ভাবুন — সেখানে প্রেসিং ট্রিগার পরিমাপের কোনো উপায়ই নেই। সমস্যা কেবল ডেটা না থাকা নয়; সমস্যা হলো, অভাবটাকে গোপন করা।

এখানেই ফুটবলের ডেটাফিকেশন নতুন মোড় নিয়েছে। এখন ম্যাচ ডেটা কেবল বিশ্লেষণের কাঁচামাল নয়, বাণিজ্যিক সম্পদ। ক্লাবগুলো ফ্যান টোকেন ছাড়ছে, ব্লকচেইন-ভিত্তিক টিকিট ও সংগ্রহযোগ্য সম্পদ বাজারে আসছে, আর লাইভ ডেটা সরাসরি বাজি কোম্পানিগুলোতে বয়ে যাচ্ছে। ডেটার মালিকানা, সত্যতা ও সময়সিলমোহর তখনই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, যখন সংখ্যাটি টাকায় রূপান্তরিত হয়।

মডেল কখনও ডেটার জায়গা নিতে পারে না; সে কেবল ডেটার আকৃতি স্পষ্ট করে। যখন সংখ্যা কম, আমার কাজ হয় প্রক্রিয়া লেখা, সংখ্যা নয়। ভাবুন, একটি দল প্রতি ম্যাচে সেট-পিস থেকে গোল খায়, হাতে গোনা চারটি ম্যাচ। ইউরোপীয় বেঞ্চমার্ক বলবে, নমুনা ছোট, উপেক্ষা করো। কিন্তু প্যাটার্নটা যদি মেকানিজমে থাকে — প্রথম পোস্টে জোনাল কভার অনুপস্থিত, সেকেন্ড বল হারানো — তবে সেটা লিখতেই পারি, কারণ সেটি নমুনার চেয়ে বড়।

বছরের পর বছর মাঠে-স্ক্রিনে ম্যাচ দেখে শেখা একটা কথা — যা চোখ দেখে, তা দশ মিনিট পরে মডেলও দেখতে পারে, কিন্তু দশ সেকেন্ডের সিদ্ধান্ত কখনও দশ মিনিটের গড়ে ধরা পড়ে না। ২০১৮ বিশ্বকাপে ক্রোয়েশিয়ার মিডফিল্ড প্রেস নিয়ে লেখার সময় প্যাটার্নটা ছিল নমুনার চেয়ে শক্তিশালী: মধ্যভাগে সংখ্যাগত আধিপত্য, বল হারানোর পর সঙ্গে সঙ্গে চাপ, প্রতিপক্ষকে সাইডে ঠেলে দেওয়া। PPDA ৮.৯ ছিল কেবল সেই চাপের তাপমাত্রা, কারণ নয়।

২০২২ কাতার বিশ্বকাপে জার্মানি ১.৮৭ xG করেও জাপানের কাছে ২-১ গোলে হেরেছিল; জাপানের xG ছিল ০.৯৯, বল দখল ২৬ শতাংশ, টার্গেটে শট মাত্র দুটি। লো xG জয়ীরা ভাগ্যবান নয়; তারা গেম স্টেট পড়তে জানে। জার্মানি যখন সমতায় ফেরার জন্য লাইন বাড়াল, জাপান তখন পেছনে ফাঁকা জায়গা খুঁজে পেল এবং পাল্টা আক্রমণে সেটি ব্যবহার করল। সংখ্যা বলে জার্মানি ভালো খেলেছে; ম্যাচ বলে কে কোন অবস্থায় কী সিদ্ধান্ত নিয়েছে।

একই গল্প ২০২১ ইউরো সেমিফাইনালে ইতালি-স্পেন, যেখানে ইতালি ০.৭৩ xG বনাম স্পেনের ১.৫৩ নিয়ে ৪-২ টাইব্রেকারে জিতেছিল। জর্জিনহো ৯১টি পাস দিয়েছিলেন, ইতালির PPDA ছিল ১৩.৮, স্পেনের ৬.২। শুধু xG দেখলে স্পেন জিতত; কিন্তু ম্যাচ গেম স্টেটের ভাষায় কথা বলে। আমি জিজ্ঞাসা বন্ধ করেছি কে জিতল, শুরু করেছি জিজ্ঞাসা — কোন অবস্থা এই ফলটা অনুমোদন করল।

কম-ডেটার পরিবেশে আমার তিনটি স্তম্ভ কাজ করে। ইফেক্টিভ স্যাম্পল সাইজ সিদ্ধান্তের আগেই ঘোষণা করা অপরিহার্য। প্রতিটি বেঞ্চমার্কের উৎস লিগ ও যুগ লিখে দেওয়া, এবং কেন সেটি এখানে খাটে তা যুক্তি দিয়ে বলা — নাহলে সোজা অস্বীকার করা। আর প্রক্রিয়া, গেম স্টেট ও ফিনিশিং স্কিল আলাদা রাখা, যাতে একটি ভাগ্যবান ফিনিশ পুরো মডেলকে বিভ্রান্ত না করে।

লোড আর ক্যালেন্ডার এখানে প্রথম শ্রেণির চলক। ২০২৪ ইউরো ফাইনালে স্পেন ২.৩১ xG বনাম ইংল্যান্ডের ১.২৩ নিয়ে জিতেছিল; নিকো উইলিয়ামসের xG ছিল ০.১৮, ওয়ারসাবালের ০.২৯। প্যারিস অলিম্পিকের ফাইনালে স্পেন ছয় ম্যাচে মোট ৬১২ কিলোমিটার দৌড়েছিল, আর ৫-৩ গোলে ফ্রান্সকে হারিয়েছিল অতিরিক্ত সময়ে। কাইনেসিওলজিতে আমার স্নাতকোত্তর বলেছিল, ক্লান্তি শেষ দশ মিনিটে জায়গা হারায়, আর সেই হারানো জায়গাই গোল হয়ে ফিরে আসে। ফিক্সচার ঘনত্ব, ভ্রমণ ও স্কোয়াড গভীরতা — এই তিনটি না মিলিয়ে অব্যাখ্যাত ফর্মপতন ব্যাখ্যা করা অসম্ভব।

২০২৫ ক্লাব বিশ্বকাপ ফাইনালে চেলসি ৩-০ গোলে হারিয়েছিল পিএসজিকে; চেলসির xG ছিল ২.১৪, পিএসজির ০.৫৮, কোল পামার করেছিলেন দুই গোল ও একটি অ্যাসিস্ট, চেলসির PPDA ছিল ১১.২। এখানেও গল্পটা একই — গেম স্টেট যখন পিএসজিকে তাড়া করতে বাধ্য করল, চেলসি তখন পেছনে জায়গা পেল এবং সেটাকে সঠিক সময়ে রূপান্তর করল।

২০২৫ গ্রীষ্মের দলবদল মৌসুমে একটি ব্যর্থ স্ট্রাইকার চুক্তি ও রদ্রির ইনজুরি-পুনরুদ্ধার পথ নিয়ে লেখার সময় আমি ক্রমবর্ধমান লোড ও ট্রান্সফার-ঝুঁকির মডেল দাঁড় করিয়েছিলাম। ইনজুরি থেকে ফেরা কেবল চিকিৎসা নয়; এটি একটি সময়সূচির সমস্যা — কত মিনিট, কত বিরতি, কত ভ্রমণ। একজন ফিজিওর সঙ্গে জুটি বেঁধে ইনজুরি ডেটা সংগ্রহ করেছি, কারণ সিস্টেমের বাইরে যে দক্ষতা দরকার, তা এনে মডেলে বসানোই বুদ্ধিমানের কাজ।

এখানেই সবচেয়ে বড় ফাঁদ। ইউরোপীয় ডেটা সহজলভ্য, নথিভুক্ত, উদ্ধৃত করা আরামদায়ক — তাই সেটা নিরপেক্ষ সত্য বলে মনে হয়। অথচ প্রতিটি বেঞ্চমার্ক তার নিজের লিগ ও যুগের পণ্য। ইংলিশ প্রিমিয়ার লিগের হোম অ্যাডভান্টেজ ফিগার সরাসরি আমাদের আঞ্চলিক নকআউটে বসানো যায় না; ভ্রমণ, গরম, দর্শক-উপস্থিতি, কন্ডিশনিং — সব আলাদা।

২০২০ সালের মে মাসে লকডাউনের পর প্রথম বড় খালি-স্টেডিয়াম রিভিয়ারডার্বিতে ডর্টমুন্ড ৪-০ গোলে হারিয়েছিল শালকে ০৪-কে। ডর্টমুন্ড দৌড়েছিল ১১৩.২ কিলোমিটার, শালকে ১০৭.৮; ডর্টমুন্ডের PPDA ছিল ৭.১। কিন্তু প্রশ্নটা ছিল না কে বেশি দৌড়াল; প্রশ্নটা ছিল, দর্শক চলে গেলে প্রেসের অর্থ বদলায় কি? প্রি-লকডাউনে হোম জয়ের হার ছিল ৪৩.২ শতাংশ, পোস্ট-লকডাউনে ৩৩.৩। সংখ্যাটা পরিষ্কার ছিল; ম্যাচটা পরিষ্কার থাকতে অস্বীকার করল।

সেই লেখা দুইবার ফিরে এসেছিল, অতিরিক্ত জটিল বলে। তিনটি চার্টে নামিয়ে আনার পর ছাপা হলো। শিক্ষা স্পষ্ট: মডেল নতুন করে বানানো আর মডেল সঠিক হওয়া এক নয়। পুনর্নির্মাণের লগ আর যাচাইয়ের লগ আলাদা রাখতে হয়। নতুন মডেল মানে নতুন হাইপোথিসিস, রায় নয় — যতক্ষণ না সে নমুনার বাইরের ম্যাচে টিকছে।

আরেকটি ফাঁদ পাঁচ ম্যাচের নমুনায় পুরো পাইপলাইন চালিয়ে দেওয়া। টুল আরামদায়ক, ঘরোয়া নমুনা ছোট, তাই অনেকে এমন নির্ভুলতার ভান করেন যা ডেটা বহন করতে পারে না। আবার উল্টো ফাঁদও আছে: চোখের আন্দাজের ভিড় চাপ দিলে খাঁটি পরিমাপের ভেতরে লুকিয়ে পড়া। কিন্তু প্রবৃত্তির চেয়ে বড় হলো সততা — আগে মডেলের সীমা স্বীকার করি, তারপর দেখাই সে কী ব্যাখ্যা করতে পারে। আগে বলা অনিশ্চয়তা প্রতিপক্ষের যুক্তি ভাঙে দ্রুত, নিশ্চয়তার চেয়েও দ্রুত।

আর ডেটার বাজার? ক্লাব আইপিও, ফ্যান টোকেন আর ব্লকচেইন-ভিত্তিক সম্পদ যখন ভক্তের আবেগকে আর্থিক দাবিতে বদলায়, তখন ফুটবলিং সিদ্ধান্তের চেয়ে আর্থিক প্রতিবেদনের চাপ প্রায়ই ভারী হয়ে পড়ে। এই বাজারই আমাকে শিখিয়েছে, প্রতিটি দলবদলের গুজব একটি সময়সিলমোহরের অপেক্ষায় থাকা চলক — আর প্রতিটি লাইভ ডেটা-স্ট্রিম, যা বাজি কোম্পানিতে বয়ে যায়, সেটি খেলার সবচেয়ে অন্ধকার পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া।

এবার সত্যটা। ফাঁকা শিট কোনো ব্যর্থতা নয়; সেটা একটি সিগন্যাল। যদি বিশ্লেষণের সাতটি বিভাগের প্রতিটিই খালি থাকে, তবে সমস্যা বিশ্লেষকের দক্ষতায় নয়, ইনপুট প্রক্রিয়ায়। তথ্য না এলে অনুমান করা পেশাদারিত্ব নয় — সীমা লিখে দেওয়াই পেশাদারিত্ব।

আমি স্টেডিয়াম নীরব হওয়ার পর মডেল নতুন করে বানিয়েছি, আর প্রতিবার শিখেছি একই কথা: যে ডেটাসেট পরিষ্কার, সেটাও মিথ্যা বলতে পারে যদি ভিড় অনুপস্থিত থাকে। পরের রাউন্ডের সংকেত তাই সংখ্যা নয়, প্রক্রিয়া। কোন তথ্য আসছে, কোনটি আসছে না, আর অভাবটা কে লুকাচ্ছে — সেদিকেই নজর রাখছি। স্প্রেডশিট আমার মঠ; আর প্রতিটি ডেটা-হ্যান্ডওভারের প্যাচনোট আমার শাস্ত্র।