ফাঁকা ঘরের ফুটবল: তথ্য না থাকলে বিশ্লেষণ আসলে কী বলে?

গত রাতে পুরনো ল্যাপটপ খুলে আমি ২০১৭ সালের ড্যাশবোর্ডটা বের করলাম। হাডার্সফিল্ড টাউনের ৪৬ ম্যাচের xG আর PPDA টেবিল—প্রতিটি ঘর ভরা, প্রতিটি সংখ্যা শ্বাস নিচ্ছে। ঠিক তার পাশে খুললাম আজকের একটি বিশ্লেষণ-রিপোর্ট। সাতটি স্তম্ভ, নয়টি বিভাগ, একটিও বাক্য নেই। প্রতিটি ঘরে একই কথা বসানো: তথ্য অপর্যাপ্ত। গতানুগতিক সাংবাদিকতা এই রিপোর্ট দেখে হাত তুলে দিত। কিন্তু একজন ডেটা-সন্ন্যাসীর কাছে ফাঁকা ঘরও একটি তথ্য। প্রশ্নটা সোজা—ইনপুট খালি থাকলে বিশ্লেষণ আসলে কী করে? উত্তর আরও সোজা: সে কিছুই করে না। আর সেটিই তার সবচেয়ে সৎ কাজ।

একটি ফুটবল বিশ্লেষণ চলে দুই ধাপে। প্রথম ধাপ নিষ্কাশন—ম্যাচ থেকে তথ্য তুলে আনা। কে কত পাস দিল, কোন পাস থেকে শট এল, বল কতবার কেড়ে নেওয়া হলো, প্রেসিং কত উঁচুতে শুরু হলো। দ্বিতীয় ধাপ ব্যাখ্যা—সেই তথ্য থেকে অর্থ বের করা। আমি ১৯৯২ সালে সিভিল-ইঞ্জিনিয়ারিং ডিগ্রি ছেড়ে সাংবাদিকতায় এসেছিলাম, আর তখন থেকেই একটি অভ্যাস রপ্ত করেছি: ভিত্তি ছাড়া স্তম্ভ দাঁড়ায় না। একটি ভবন যেমন তার নিচের মাটি দিয়ে শুরু হয়, একটি বিশ্লেষণও তেমনি তার ইনপুট দিয়ে শুরু হয়। প্রথম ধাপ খালি থাকলে দ্বিতীয় ধাপে যত দক্ষতাই থাকুক, ফল শূন্য।

আজকের ফুটবল তথ্যের ওপর দাঁড়িয়ে আছে। একটি ক্লাব কেন ৪০ মিলিয়ন পাউন্ড দিয়ে একজন ডিফেন্ডার কিনবে, সেটা ঠিক করে ম্যাচ-ভিডিও, ইনজুরি-রেকর্ড আর xG-চেইনের একটি স্তূপ। একটি ব্রডকাস্টার কেন কোনো কোচকে চাপে রাখবে, সেটা ঠিক করে PPDA-র একটি রেখাচিত্র। এমনকি বাজারের কোটি কোটি পাউন্ডও ঘুরছে অর্ধ-সম্পূর্ণ তথ্যের ভরসায়। এখানেই বিপদ। ফুটবল কখনো তথ্যের জন্য অপেক্ষা করে না। ম্যাচ শেষ হয়, শিরোনাম তৈরি হয়, আর শিরোনামের জন্য তথ্য লাগে না—শুধু একটি গল্প লাগে। যে ঘরগুলো খালি, সেগুলো গল্প দিয়ে ভরে দেওয়াটা মানব মস্তিষ্কের সবচেয়ে পুরনো অভ্যাস।

আমি xG টেমপ্লেট বানিয়েছিলাম হাডার্সফিল্ডের সংখ্যাগুলো শ্বাস নেওয়ার আগেই। ২০১৭ সালে, যখন স্ট্যাটসবম্ব-এর ম্যানচেস্টার অফিস থেকে হাডার্সফিল্ড টাউনের চ্যাম্পিয়নশিপ প্লে-অফ অভিযানে পরামর্শ দিচ্ছিলাম, তখন ৪৬ ম্যাচের একটি স্ট্যান্ডার্ড xG/PPDA ড্যাশবোর্ড দাঁড় করালাম। অ্যারন মুইয়ের লাইন-ব্রেকিং পাসগুলো তখন চোখে পড়ল—প্রতি ৯০ মিনিটে ২.৮টি শট-শেষ করা পাস, প্রতি পাসে ০.১৮ xGChain। ফাইনালে রিডিংয়ের বিরুদ্ধে ০-০ ড্রয়ের পর টাইব্রেকারে জয়, আর সেই ম্যাচে মুই ৭টি প্রগ্রেসিভ পাস সম্পূর্ণ করলেন। এই সংখ্যাগুলো নিজে কোনো গল্প বলে না; এগুলো গল্পের কাঁচামাল।

লক্ষ্য করুন, এই কেসে ইনপুট ছিল পরিপূর্ণ। প্রতিটি ম্যাচ, প্রতিটি পাস, প্রতিটি প্রেস—সব নথিভুক্ত। তাই ব্যাখ্যা দাঁড়াতে পারল। উল্টো দৃষ্টান্ত ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপ। জার্মানি মেক্সিকোর কাছে ০-১ হারে, আর ম্যাচ শেষে সবাই লিখল 'অপ্রত্যাশিত'। আমি তখন একটি ব্রিটিশ ব্রডকাস্টারের ডেটা ডেস্কে। হিসাব করলাম: জার্মানির PPDA বাছাইপর্বে ৭.৮ ছিল, মেক্সিকোর বিরুদ্ধে ১২.৪—অর্থাৎ প্রেসিং অনেক নিচে নেমে গেছে। ২৬টি শট থেকে মাত্র ১.৩ xG। দক্ষিণ কোরিয়ার কাছে ০-২ হারার ম্যাচে ফিল্ড টিল্ট ৬৮%, কিন্তু ওপেন-প্লে xG মাত্র ০.৯। ১৮টি হাই টার্নওভার, শূন্য গোল। জার্মানি নব্বই মিনিটে ধসে পড়েনি; PPDA রেখাটা মাস ধরে উপরে উঠছিল।

২০২০ সালে, প্রকল্প পুনরারম্ভের সময় আমি ব্রাইটন অ্যান্ড হোভ অ্যালবিয়নের হয়ে একটি অডিট করলাম। দর্শকশূন্য ৯২টি প্রিমিয়ার লিগ ম্যাচ দেখে পেলাম, হোম অ্যাডভান্টেজ প্রতি ম্যাচে ০.৩৫ গোল থেকে নেমে এসেছে ০.১২-তে। ২০ জুন আর্সেনালের বিরুদ্ধে ব্রাইটনের ২-১ জয়ের ম্যাচে আমি একটি ক্রাউড-অ্যাডজাস্টমেন্ট মডেল বানালাম, যা আর্সেনালের প্রত্যাশিত হোম-চাপ ১৮% কমিয়ে দিল আর ব্রাইটনের xG ১.১ থেকে ১.৬-তে তুলল। খালি গ্যালারি ছিল এমন এক কন্ট্রোল গ্রুপ যা আমি কখনো চাইনি, কিন্তু সে-ই প্রশ্নের উত্তর দিল।

এই তিনটি কেসে একটি জিনিস মিলে যায়—পরিপূর্ণ ইনপুট। ইনপুট পূর্ণ থাকলে উল্টো সিদ্ধান্তও রক্ষণযোগ্য। ইনপুট খালি থাকলে সবচেয়ে স্পষ্ট সিদ্ধান্তও কেবল অনুমান। এখন ফিরে আসি সেই খালি রিপোর্টে। সাতটি বিশ্লেষণ-স্তম্ভ, প্রতিটিতে লেখা 'তথ্য অপর্যাপ্ত'। কেউ ভাববেন এটি ব্যর্থতা। আমি বলি এটি সাফল্য। একটি বিশ্লেষণ-ব্যবস্থার আসল পরীক্ষা এই নয় যে সে কত জোরালো দাবি করতে পারে, বরং এই যে সে কখন 'জানি না' বলতে পারে। মডেল হলো ভবিষ্যতের কাছে একটি প্রতিশ্রুতি, যা তুমি আজকের তথ্য দিয়ে রাখো। তথ্য না থাকলে প্রতিশ্রুতিও থাকে না। যে বিশ্লেষক খালি ঘরকে গল্প দিয়ে ভরাট করে, সে পাঠকের সঙ্গে ঠকঠকি খেলছে—আর সবচেয়ে বেশি ঠকাচ্ছে নিজেকে।

এখানেই সবচেয়ে অস্বস্তিকর সত্যটি। ফুটবলে আমরা সাধারণত ভুল তথ্য নিয়ে চিন্তিত হই—ভুল পাস-সংখ্যা, ভুল xG। আসল ক্ষতি করে আত্মবিশ্বাস। অর্ধ-সম্পূর্ণ তথ্য থেকে পুরো মৌসুমের ভাগ্য লিখে ফেলার সাহস। ২০১৮ সালের জার্মান ধস নিয়ে আমি একটি থ্রেড লিখেছিলাম, যেখানে দাবি করেছিলাম দোষটা ভাগ্যের নয়, প্রেসিং-ব্যবস্থার। কিন্তু সেই দাবি বৈধ ছিল শুধু এই কারণে যে ১৮টি হাই টার্নওভার আর PPDA-র রেখা আমার পাশে ছিল। তথ্য ছাড়া একই কথা লিখলে সেটা হতো গুটিকয়েক ম্যাচ দেখে তোলা একটি অনুমান।

সহসংক্রান্তি আর কার্যকারণ—এই দুইয়ের মধ্যে ফুটবল বিশ্লেষণ প্রতিনিয়ত হোঁচট খায়। একটি দল পরপর তিন ম্যাচ হারল, কোচ বদলাল, তারপর জিতল। গল্প তৈরি: কোচ বদলই জয় এনেছে। প্রশ্ন হলো—প্রতিপক্ষ কে ছিল, ইনপুট কতটা পূর্ণ ছিল, নমুনার আকার কত বড়? রেখা যদি মাস ধরে ওপরে উঠতে থাকে, তাহলে একটি ৯০ মিনিটের ফল কেবল দৃশ্যমান উপসর্গ, কারণ নয়। বিপরীত ফাঁদও আছে। দীর্ঘমেয়াদি রেখা দেখে ভাগ্যবাদে ডুবে যাওয়াও ভুল। PPDA মাস ধরে বাড়ছে মানেই ধস অনিবার্য—এমন সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় না। 'তখন কী জানা ছিল' আর 'এখন পিছনে ফিরে কী দেখা যাচ্ছে'—এই দুইয়ের মধ্যে সীমারেখা টানা জরুরি। নইলে বিশ্লেষণ হয়ে দাঁড়ায় অতীত নিয়ে ভবিষ্যদ্বাণীর ভান।

খালি গ্যালারির কেসেও আমি সাবধান। একটি প্রাকৃতিক পরীক্ষা মানেই পরিচ্ছন্ন পরীক্ষা নয়। ফিটনেস, প্রেরণা, সময়সূচির চাপ—সবকিছু মিশে ছিল। তাই আমি কখনো বলি না 'খালি গ্যালারিই হোম অ্যাডভান্টেজ কমিয়েছে'। আমি বলি, দর্শক না থাকা অবস্থায় হোম অ্যাডভান্টেজের পতন একটি শক্তিশালী সংকেত, তবে কারণ নির্দেশ করতে আরও তথ্য লাগবে।

স্থানান্তর-বাজার এর পরিষ্কার উদাহরণ। একটি স্থানান্তর কখনো কেবল একটি ফি নয়; এটি একটি ব্যবস্থার সঙ্গে খাপ খাওয়া, যার গায়ে মূল্য-ট্যাগ ঝোলানো। ক্লাবগুলো যদি কেবল গোল-সংখ্যা দেখে সিদ্ধান্ত নিত, অর্ধেক কেনা-বেচা ভুল হতো। আসল প্রশ্ন—সে কোন ব্যবস্থায় খেলেছে, তার সামনে কত জায়গা ছিল, তার পাস কতটা লাইন ভেঙেছে। এই তথ্যগুলো না থাকলে দাম ঠিক থাকে, ব্যাখ্যা ভুল হয়।

দখলের শতাংশ ফুটবলের সবচেয়ে প্রতারক পরিসংখ্যান। একটি দল ৬০% বল ধরে রেখে ২০টি অর্থহীন আড়াআড়ি পাস দিতে পারে, আর কিছুই তৈরি করতে পারে না। তাই আমি 'দুর্দান্ত' শব্দটি লিখি না—ফিল্ড টিল্ট আর xG ছাড়া। ২০১৮ সালের জার্মানি ছিল এর জীবন্ত প্রমাণ: বল দখলে এগিয়ে, তৈরি সুযোগে দেউলিয়া।

আরেকটি ফাঁক—নিম্ন-লিগের রূপকথার গল্প। আমরা সেগুলো উপভোগ করি, তারপর ফেলে দিই। সম্পদের পুনর্বণ্টনের কাঠামোগত সংস্কার কখনো আসে না। তথ্য বলছে, সেই রূপকথাগুলো প্রায়ই ব্যক্তিগত প্রতিভার ঝলক, ব্যবস্থার নয়। খালি ঘরগুলো সৎভাবে দেখলে বোঝা যায়, কেন ওই দলগুলো টিকে থাকতে পারে না।

আজকের বাস্তবতা আরও জটিল। স্বয়ংক্রিয় মডেল আর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন প্রতি সেকেন্ডে হাজারো তথ্য-বিন্দু জোড়া লাগায়। কিন্তু মডেল যত উন্নতই হোক, তার আউটপুট নির্ভর করে ইনপুটের ওপর। আবর্জনা ঢুকলে আবর্জনাই বেরোবে। তাই আমি বলি, বিশ্লেষণের সবচেয়ে মূল্যবান দক্ষতা এখন আর হিসাব করার নয়—যাচাই করার।

আমি স্টেডিয়ামে বসে বহু ম্যাচ দেখেছি। ২০১৭ সালের একটি শীতের রাতে টেরেসে দাঁড়িয়ে দেখলাম, একটি দল হাফ-টাইমে ৫৮% বল দখলে রেখেও একটি শটও লক্ষ্যে রাখতে পারেনি। পাশে বসা ভদ্রলোক বলছিলেন, 'আমরা তো ভালোই খেলছি।' আমি কিছু বলিনি। কারণ আমি জানতাম, ঘরে বসে ডেটাশিটটা ওই কথাটা ভেঙে দেবে।

প্রায় তিন দশকের এই পেশায় আমি একটি নিয়ম কখনো ভাঙিনি—কনটেক্সট ভ্যারিয়েবল ছাড়া কোনো ম্যাচ-বিশ্লেষণ প্রকাশ করি না। খালি গ্যালারি, ভ্রমণ-ক্লান্তি, সময়সূচির চাপ—এগুলো কাঁচা সংখ্যাকে বদলে দেয়। এই স্বচ্ছতা আমাকে আরও অনমনীয় করেছে, হ্যাঁ, কিন্তু সৎও করেছে। আর সততা এই পেশায় বিরল।

সুতরাং ফাঁকা ঘর নিয়ে আমার রায় পরিষ্কার। এটি লজ্জা নয়, এটি একটি সতর্কবার্তা। আগামী মৌসুমে আমি দেখব কোন ক্লাবগুলো খালি ঘরকে গল্প দিয়ে ভরাট করে নিজেদের ঠকায়, আর কোনগুলো তথ্য সংগ্রহের পাইপলাইনে বিনিয়োগ করে। আমি ফুটবলকে ঘৃণা করি না। আমি কেবল সেই বিশ্লেষকদের ভয় পাই, যারা সংখ্যা ছাড়াই সংখ্যার নিশ্চিত স্বরে কথা বলে। আমাকে ভুল প্রমাণ করতে হলে একটি সম্পূর্ণ ডেটাসেট নিয়ে আসুন—তারপর দেখি, রেখাটা কোথায় যায়।