যাচাই-শৃঙ্খল: খালি ঘর, নীরব পাইপলাইন আর স্পোর্টস বিশ্লেষণের অদৃশ্য ঝুঁকি

আমার ল্যাপটপে একটা ফাইল আছে। নাম দিয়েছি "stage_one_null"। ভেতরে বিশটির বেশি ঘর, প্রায় প্রতিটিতেই একই বাক্য — অপর্যাপ্ত তথ্য। তিন সপ্তাহ ধরে ফাইলটা খুলছি, বন্ধ করছি, আবার খুলছি। মাঠের ধারে বসে ম্যাচ দেখার সময় এই অনুভূতি হয় না; সেখানে বলের গতি, ডিফেন্ডারের কাঁধের কোণ, রেফারির হাতের ইশারা, গ্যালারির চাপ — সবই সাক্ষ্য দেয়। স্ক্রিনের ওই ফাঁকা ঘরগুলো কোনো সাক্ষ্য দেয় না। অথচ এই নীরবতাটাই আজ সবচেয়ে জরুরি তথ্য।

একটা বিশ্লেষণ কখনো একা দাঁড়ায় না। তার পেছনে থাকে একটা শৃঙ্খল। কাঁচা ম্যাচ রেকর্ডিং, তারপর তথ্য-নিষ্কাশন, তারপর স্বাভাবিকীকরণ, তারপর মডেলিং, শেষে প্রকাশ। ব্লকচেইনের লেজার প্রতিটি নতুন ব্লককে আগের ব্লকের ক্রিপ্টোগ্রাফিক হ্যাশের সঙ্গে বেঁধে রাখে, যাতে কেউ পেছন থেকে ইতিহাস বদলাতে না পারে। আধুনিক স্পোর্টস অ্যানালিটিক্সের প্রতিটি সংখ্যাও একইভাবে তার উৎসের সঙ্গে বাঁধা থাকা উচিত। যে বিশ্লেষণের উৎস-শৃঙ্খল যাচাই করা যায় না, সেটা বিশ্লেষণ নয় — সেটা একটা দাবি।

এই ধাঁচের কাজ আমি দুটো স্তরে ভাগ করি। প্রথম স্তর কাঁচা উপাদানকে তথ্যবিন্দুতে ভাঙে — কে, কখন, কোন সংখ্যাটা, কোন সূত্রে। দ্বিতীয় স্তর সেই তথ্যবিন্দুর উপরে কৌশল, অর্থ, শাসন আর ঝুঁকির কাঠামো বসায়। দুই স্তরের মাঝখানে একটা সরু সেতু আছে, আর পুরো ব্যবস্থার সবচেয়ে দুর্বল জায়গা ওই সেতুটাই। প্রথম স্তর যদি খালি হাতে ফেরে, দ্বিতীয় স্তরের প্রতিটি সিদ্ধান্ত দাঁড়ায় বালির উপরে।

এবার যেটা হাতে এল, সেটা ঠিক সেই অবস্থা। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, সময় নেই, কোনো তথ্যবিন্দু নেই। বর্ণনার ঘরগুলো নিজেরাই নিজেদের দিকে আঙুল তুলছে — "উপরের তথ্যবিন্দু থেকে চিহ্নিত করুন", অথচ উপরে কোনো তথ্যবিন্দু নেই। এটা তথ্যের অভাব নয়, এটা কাঠামোর ব্যর্থতা।

এখন প্রশ্ন — এই ব্যর্থতা আসলে কোথা থেকে এল। ত্রিশ বছরের অভিজ্ঞতায় আমি তিনটে সম্ভাবনা দেখি। এক, মূল নিবন্ধটি কখনো সিস্টেমে ঢোকেনি। দুই, ঢুকেছিল, কিন্তু নিষ্কাশন-স্তর পাঠ্যটা পড়তে পারেনি — এনকোডিং, বিন্যাস বা পৃষ্ঠা-কাঠামোর সমস্যায়। তিন, নিষ্কাশন কাজ করেছিল, কিন্তু স্বাভাবিকীকরণের সময় ঘরগুলো ফাঁকা স্ট্রিংয়ে রূপান্তরিত হয়েছে। তিনটে কারণের চিকিৎসা তিনরকম; অথচ তিনটের উপসর্গ এক — একটা খালি আউটপুট।

এখানেই সবচেয়ে বড় ফাঁদ। খালি আউটপুট দেখে অনেকে ভাবেন সমস্যা ডেটার পরিমাণে। সমাধান খোঁজা হয় আরও ডেটা, আরও স্ক্র্যাপার, আরও উৎস। ভুল রোগনির্ণয়। একটা হ্যাশ-চেইন যদি ভেঙে যায়, তাহলে আরও ব্লক যোগ করলে চেইন ঠিক হয় না — প্রথম ভাঙা সংযোগটি খুঁজে বের করতে হয়। বিশ্লেষণেও একই নিয়ম। সমস্যা আয়তনে নয়, উৎস-প্রমাণে।

২০১৭ সালে আমি একটা ৪,৮০০ শব্দের বিশ্লেষণ লিখেছিলাম। ওই লেখার জন্য বারোটি ট্যাবের একটা এক্সেল বানিয়েছিলাম; কেভিন ডুরান্টের গড়ে ২.৪টি অফ-বল স্ক্রিন অ্যাসিস্ট, স্টিফেন কারির ৬.১টি পুল-আপ থ্রি-পয়েন্টার চেষ্টা — প্রতিটি সংখ্যার পেছনে আলাদা ট্যাব, আলাদা সূত্র, আলাদা তারিখ। আট হাজার পাঠক সেটা পড়েছিলেন। তারপর থেকেই আমি ম্যাচ-রিক্যাপ লেখা ছেড়ে সাপ্তাহিক ডেটা-নিউজলেটার শুরু করি, আর প্রতি কলামে দুই দিন আলাদা করে রাখি যাচাইয়ের জন্য। সেই অভ্যাসের একটাই কারণ — যে সংখ্যা নিজের উৎস দেখাতে পারে না, সে সংখ্যা একটা গুজব, শুধু ভালো পোশাকে।

২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে ফ্রান্সের ৪-২-৩-১ দেখতে গিয়ে আমি বাস্কেটবলের স্পেসিং নীতি টেনে এনেছিলাম। আর্জেন্টিনার বিপক্ষে সেই ৪-৩ গোলের ম্যাচের পর কিলিয়ান এমবাপের ৩০ কিমি/ঘণ্টার বেশি গতির সাতটি স্প্রিন্ট-বার্স্ট আমি চার্ট করেছিলাম, আর তুলনা করেছিলাম এনবিএ-র ট্রানজিশন উইংদের সঙ্গে। ঢাকার এক ফুটবল বিশ্লেষকের সঙ্গে ফোনে বসে সংখ্যাগুলো মিলিয়ে নিয়েছিলাম। ওই লেখার মূল ভিত্তি ছিল একটাই বাক্য — টেপ একটা মানচিত্র, স্প্রেডশিট একটা কম্পাস। মানচিত্র ছাড়া কম্পাস শুধু দিক দেখায়, গন্তব্য দেখায় না।

২০২০ সালে বাবল ফেটে যাওয়ার পর ক্লিপার্সের ৩-১ সিরিজ-হার নিয়ে আমি ৩,২০০ শব্দের পোস্ট-মর্টেম লিখি। নিকোলা ইয়োকিচের চতুর্থ কোয়ার্টারে গড়ে ৮.২টি পোস্ট-টাচ, জামাল মারের ৫২.৩ শতাংশ পুল-আপ দক্ষতা — এই সংখ্যাগুলো এক জায়গায় বসিয়েই বোঝা গিয়েছিল, ক্লিপার্সের আসল অভাব একজন সত্যিকারের পয়েন্ট গার্ড। বাবল যখন ফাটল, আমি জিজ্ঞাসা করা বন্ধ করলাম কী হারালাম, শুরু করলাম জিজ্ঞাসা — কী উন্মোচিত হলো। আজ একই প্রশ্ন ফিরে আসে: একটা খালি আউটপুট কী হারাল, আর কী উন্মোচিত করল।

উন্মোচিত হলো একটা সহজ সত্য। খালি আউটপুট কোনো ব্যর্থতা নয়, এটা একটা সেন্সরের রিডিং। পাইপলাইন নিজেই জানিয়ে দিচ্ছে, তার ভেতরে কোথাও সংযোগ ছিঁড়েছে। একটা প্রেসার সেন্সর যদি শূন্য দেখায়, আপনি তেল ঢালেন না — আপনি ভালভ খুলে দেখেন। এখানেও তাই দরকার।

বিপদটা এখানেই। এই আউটপুট যদি যাচাই-গেট ছাড়া পরের ধাপে চলে যায়, তাহলে কেউ একজন ফাঁকা ঘরগুলোকে তথ্য ধরে নিয়ে সিদ্ধান্ত নিতে বসবে। সাংবাদিক লিখবেন, ক্লাবের বিশ্লেষক রিপোর্ট বানাবেন, পাঠক বিশ্বাস করবেন। ব্লকচেইনের জগতে যে সমস্যাটা খালি ব্লক নামে পরিচিত — কোনো লেনদেন নেই, শুধু হেডার — সেটাই এখানে ঘটেছে। আর একটা খালি ব্লক পুরো চেইনের বিশ্বাসযোগ্যতা প্রশ্নে ফেলে দিতে পারে।

তাহলে গেটটা কেমন হওয়া উচিত? সহজ, কঠোর এবং অ-আপসযোগ্য। এক, তথ্যবিন্দুর তালিকা ফাঁকা হলে দ্বিতীয় স্তর শুরু হবে না। দুই, প্রতিটি বর্ণনামূলক ঘরের একটা নির্দিষ্ট ডেটা-টাইপ থাকবে — সংখ্যা, তারিখ, সত্তা — আর টাইপ না মিললে সেটা আউটপুটে ঢুকবে না। তিন, "উপরের তালিকা থেকে চিহ্নিত করুন" জাতীয় বৃত্তাকার নির্দেশ বাতিল। চার, আউটপুটে প্রতিটি সংখ্যার পাশে সূত্র ও তারিখ বসবে, নইলে সংখ্যাটা থাকবে না।

এই সংকটের একটা স্থানীয় স্তরও আছে, আর সেটা আমি এড়িয়ে যেতে পারি না। বাংলাদেশ আর দক্ষিণ এশিয়ার ফুটবল ইকোসিস্টেমে ডেটা-অবকাঠামো এখনো অনেকটা হাতে-গড়া। অপেশাদার লিগের ম্যাচশিট কাগজে লেখা হয়, তারপর কেউ টাইপ করেন, কখনো কেউ করেন না। নিচু-বাজেট বাজারে তথ্য হারানো একটা দুর্ঘটনা নয় — এটা প্রায় নিয়ম। ইউরোপীয় মডেল ধরে নেয় কাঁচা ডেটা পরিষ্কারভাবে প্রবাহিত হবে; স্থানীয় বাস্তবতা ধরে নেয় প্রতিটি ঘরের জন্য লড়তে হবে।

এখান থেকেই আমার দ্বিতীয় শিক্ষা। স্থানীয় ফুটবল আমাকে শিখিয়েছে, ডেটা কখনো নিজে থেকে আসে না — কেউ একজন সেটা তুলে আনেন। গত কয়েক বছর ধরে আমি একটা অভ্যাস গড়েছি: প্রতিটি ম্যাচের রেকর্ডিং ধীরে দেখা, হাতে কোডিং, আর সংখ্যা লিখে ফেলার আগে অন্তত একবার টেপে ফিরে যাওয়া। টেপ ছাড়া স্প্রেডশিট একটা অনুমান; স্প্রেডশিট ছাড়া টেপ একটা গল্প। দুটো একসঙ্গে না চললে বিশ্লেষণ অসম্পূর্ণ।

এবার উল্টো দিকটা। প্রচলিত ধারণা বলে, সমস্যা সমাধানের পথ বেশি ডেটা আর দ্রুত মডেল। আমি সেই ধারণার সঙ্গে একমত নই। বেশি ডেটা আরও খালি ঘর তৈরি করতে পারে, যদি উৎস-শৃঙ্খল না থাকে। ভলিউম কোনো বিশ্বাসযোগ্যতার বিকল্প নয়; প্রোভেন্যান্স তার বিকল্প। ব্লকচেইনের শিক্ষাটা ঠিক এই জায়গায় কাজে লাগে — সেখানে মূল্য লেনদেনের আকারে নয়, প্রতিটি ব্লকের যাচাইযোগ্যতায়।

আর একটা অস্বস্তিকর কথা যোগ করা দরকার। প্রথম স্তরের আউটপুট খালি আসাটা আসলে একটা সৌভাগ্য, বিপর্যয় নয়। কারণ ব্যর্থতাটা ধরা পড়েছে প্রকাশের আগে, খরচ প্রায় শূন্য। কেউ যদি ফাঁকা ঘরগুলো নিজের কল্পনায় ভরিয়ে দিত, তাহলে সমস্যাটা ধরা পড়ত অনেক পরে — পাঠকের আস্থা হারানোর পর। শৃঙ্খল ভাঙার সবচেয়ে সস্তা মুহূর্ত আজ; সবচেয়ে দামি মুহূর্ত হবে প্রকাশের পর।

ঝুঁকির তালিকাটা তাই স্পষ্ট। সবচেয়ে বড় ঝুঁকি — একটা খালি আউটপুটকে বৈধ গবেষণা-নথি ভাবা; সম্ভাবনা বেশি, প্রভাব গভীর। মাঝারি ঝুঁকি — বৃত্তাকার ঘর-সংজ্ঞা, যেটা ইঙ্গিত দেয় সমস্যাটা একটি হারানো নিবন্ধে সীমাবদ্ধ থাকতে পারে, আবার স্কিমা-স্তরেও থাকতে পারে। আরেকটা মাঝারি ঝুঁকি — যাচাই-গেটের অনুপস্থিতি। তিনটেরই সমাধান প্রক্রিয়াগত, প্রযুক্তিগত নয়।

কী দেখতে হবে সেটাও নির্দিষ্ট। প্রথমত, নতুন করে তথ্যবিন্দু আসে কি না — একটিও ব্যবহারযোগ্য বিন্দু এলেই দ্বিতীয় স্তর চালানো সম্ভব। দ্বিতীয়ত, মূল নিবন্ধটি আদৌ উদ্ধারযোগ্য কি না — উদ্ধারযোগ্য হলে শূন্য থেকে আবার শুরু করা যায়। তৃতীয়ত, কাঁচা পাঠ্য আর নিষ্কাশিত ঘরের তুলনা করে দেখা — পাঠ্য থাকা সত্ত্বেও ঘর ফাঁকা হলে বোঝা যাবে সমস্যা পার্সারে, নিবন্ধে নয়।

এখানেই আমার টেকঅ্যাওয়ে। পিক-অ্যান্ড-রোল একটা প্রশ্ন; কাউন্টারঅ্যাটাক সেই উত্তর, যেটা কেউ আশা করেনি। এই খালি ফাইলটা ঠিক সেই কাউন্টারঅ্যাটাক। বিশ্লেষণের আসল কাজ সংখ্যা সাজানো নয়, সংখ্যা কোথা থেকে এল সেটা বলা। পরের চক্রে প্রথম প্রশ্নটা তাই হবে না — কী ফলাফল এল; প্রশ্নটা হবে — এই ফলাফলের ব্লকটা কোন ব্লকের সঙ্গে যুক্ত। যে বিশ্লেষণ নিজের শৃঙ্খল দেখাতে পারে না, সে বিশ্লেষণ যতই মসৃণ হোক, তার ওজন শূন্য।