রূপান্তরের জানালা: সৌরজগতের পাঠ থেকে ফুটবল-সূত্রের ভ্রান্তির দিকে

সেপ্টেম্বরের এক সন্ধ্যায় হাডার্সফিল্ডের ক্যানালসাইড ট্রেনিং গ্রাউন্ডের পাশে আমার ছোট ফ্ল্যাটে বসে কফির মগ হাতে স্ক্রিনে চোখ রাখতেই মনে হলো, ডেটা পাইপলাইনে কিছু একটা গোলমাল হয়েছে। ইনপুট ফাইলটা ছিল একটা বিজ্ঞান-ব্লগ—শনির অপর অবস্থান, মেক্সিকোর আকাশে অক্টোবরের সেরা রাত, দূরত্ব প্রায় ১,২৬১ মিলিয়ন কিলোমিটার। অথচ তার গায়ে সেঁটে দেওয়া লেবেল: "Domain Label: Football"। ফুটবল নয়, সৌরজগতের পাঠ। অথচ পাইপলাইন সেটাকে ফুটবল-বিশ্লেষণের ছাঁচে ফেলে দিতে চাইছে। সেই মুহূর্তে মনে পড়ে গেল ২০১৭ সালের সেই জানালা, যখন হাডার্সফিল্ড টাউন প্রথমবার প্রিমিয়ার লিগে উঠে এসেছিল আর আমি ট্রেনিং গ্রাউন্ডের ক্যামেরার সামনে দাঁড়িয়ে স্টিভ মুনিয়ে-র ১১.৫ মিলিয়ন পাউন্ডের ক্লাব-রেকর্ড চুক্তির গল্প লিখছিলাম। দুই ঘটনার মধ্যে কি কোনো যোগসূত্র আছে? হ্যাঁ—দুটোই আমাদেরকে দেখিয়ে দেয়, লেবেল আর বাস্তবের মধ্যে ফাঁক তৈরি হলে কীভাবে ভুল পথে হাঁটা শুরু করে পাইপলাইন। আমি ত্রিশ বছরের বেশি সময় ধরে ফুটবল ঘিরে আছি। বাংলাদেশের রাজধানীর এক রেডিও স্টুডিও থেকে শুরু, তারপর সংবাদপত্রের স্পোর্টস ডেস্ক, তারপর ইংল্যান্ডের ছোট শহরের ট্রেনিং গ্রাউন্ড। ২০১৮ রাশিয়া বিশ্বকাপের কলম্বিয়ার বিপক্ষে সেই ১-১ ড্র আর টাইব্রেকারের ৪-৩ জয়—স্পার্টাক স্টেডিয়ামে দাঁড়িয়ে বুঝেছিলাম, ফুটবল মাঠের গল্প আর ডেটা স্ট্রিমের গল্প কখনোই সম্পূর্ণ আলাদা নয়। মাঠের গল্পে যেমন ফ্যান-স্লোগান থাকে, ডেটা স্ট্রিমে তেমন থাকে ট্যাগ আর ক্লাসিফিকেশন। ভুল ট্যাগ দিলে স্লোগানের সুর পাল্টে যায়, ভুল লেবেল দিলে বিশ্লেষণের দিক পাল্টে যায়। এই মুহূর্তে যে গবেষণাটি হাতে আসছে, সেটি একটি অ্যাস্ট্রোনমি এক্সপ্লেনার—শনির সূর্যের বিপরীতে অবস্থান, মেক্সিকো থেকে খালি চোখে ও টেলিস্কোপে পর্যবেক্ষণের সুযোগ, অক্টোবর ৪, ২০২৬। এতে ফুটবলের একটিও স্পর্শ নেই—দল নেই, খেলোয়াড় নেই, কোচ নেই, বাজেট নেই, শাসন নেই। তবুও পাইপলাইনের ফাইলে লেখা: Domain Label: Football। এখানেই আমার ভেতরের সাংবাদিক সতর্ক হয়ে ওঠে। কারণ, আমি জানি, ট্রান্সফার উইন্ডোর সময়ে গুজব আর তথ্যের মধ্যে যে দূরত্ব, সেটি মাপা যায় সোর্স ট্র্যাক করে; ঠিক তেমনভাবে কোনো ডেটা-ফাইলের ভেতরের বিষয়বস্তু আর তার লেবেলের মধ্যে দূরত্ব মাপা যায় কনটেন্ট অডিট করে। অনেকেই হয়তো ভাবছেন, এটা কোনো বড় সমস্যা নয়। একটা ফাইল ভুল লেবেলে ঢুকে গেছে, সেটা ফেলে দিলেই তো হয়। কিন্তু যে পদ্ধতিতে তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়, সেখানে এই একটি ফাইলের প্রভাব শুধু এই একটি ফাইলে সীমাবদ্ধ থাকে না। জাপানি গাড়ি কারখানায় যদি একটি পার্টস ভুল লাইনে ঢুকে যায়, তাহলে শুধু ওই গাড়িটিই খারাপ হয় না—গোটা ব্যাচের মান নিয়ন্ত্রণ প্রশ্নবিদ্ধ হয়। একইভাবে ফুটবল-ভিত্তিক একটি স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণ পাইপলাইনে যদি অ্যাস্ট্রোনমি ফাইল প্রবেশ করে, তাহলে সিস্টেম হয়তো মেক্সিকোকে ভুল করে একটি ফুটবল-শহর হিসেবে গণ্য করবে, অক্টোবরকে ভুল করে একটি ম্যাচ-তারিখ হিসেবে ধরবে, কিংবা শনির অপর অবস্থানকে ভুল করে কৌশলগত গঠনের কথা ভেবে বসবে। এগুলো হাস্যকর শোনালেও ডেটার জগতে এমন ভুল প্রায়ই ঘটে। আমি যখন ২০২০ সালে খালি স্টেডিয়ামে ম্যাচ কভার করতে গিয়েছিলাম, তখন দেখেছিলাম, করোনাভাইরাসের প্রভাবে ফুবলমাঠের গর্জন থেমে গিয়েছিল, কিন্তু ডেটার স্রোত থামেনি। ক্যামেরার লেন্সের সামনে খেলোয়াড়ের বদলে গোটা সিস্টেমকে দেখা যেত। সেই সময় আমি শিখেছিলাম, ডেটা মানে শুধু সংখ্যা নয়—ডেটার পেছনে থাকে মানুষ, শহর, ক্লাব, আবেগ। আর তাই যখন দেখলাম একটি অ্যাস্ট্রোনমি ফাইলে ফুটবলের লেবেল সেঁটে আছে, তখন বুঝলাম, এটি কেবল একটি টেকনিক্যাল ভুল নয়—এটি গোটা পাইপলাইনের জন্য একটি বিপদসংকেত। ফুটবল-বিশ্লেষণে সঠিক ট্যাকটিক্যাল পাঠ (xG, xA, PPDA, পজেশন স্টাইল) যতটা জরুরি, ততটাই জরুরি ইনপুট ডেটার নির্ভুলতা। আজকের আধুনিক ফুটবল সাংবাদিকতা তথ্যের বিশাল সমুদ্রে সাঁতার কাটছে। প্রতিটি ক্লাবের স্কাউটিং, ট্রান্সফার, পারফরম্যান্স অ্যানালিটিক্স—সবকিছু এখন ডেটা-নির্ভর। এই ডেটার মধ্যে একটি ভুল ফাইল ঢুকে পড়লে গোটা কাঠামো ভুল দিক নির্দেশ করতে পারে। বর্তমানে ক্লাবগুলোর নিজস্ব ডেটা সায়েন্স টিম আছে, যারা ক্রমাগত মডেল যাচাই করে। অথচ আমাদের সাংবাদিকতার স্তরে সেই একই শৃঙ্খলা কতটা আছে? সেই প্রশ্নটাই আজকের সবচেয়ে বড় প্রশ্ন। এবার আসি সেই বিপরীতমুখী দৃষ্টিভঙ্গিতে। ফুটবল-ডেটা বিশ্লেষণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের যে প্রবণতা বাড়ছে, সেটি বরং বিশ্লেষণের গভীরতা কমিয়ে দিচ্ছে। বাইরের অনেকেই ভাবেন, AI যত বেশি, বিশ্লেষণ তত নিখুঁত। কিন্তু বাস্তবতা হলো, যত স্বয়ংক্রিয় হবে প্রক্রিয়া, তত বেশি চোখ লাগবে মানুষের—যে চোখ গোলমাল ধরতে পারে। একজন অভিজ্ঞ সাংবাদিকের সবচেয়ে বড় গুণ কী? সেটি হলো সন্দেহ। যখন কোনো ডেটা অদ্ভুত লাগে, তখন সেটাকে যাচাই করার মানসিকতা। ওই জায়গাটিতেই আজকের সিস্টেম সবচেয়ে দুর্বল। আমার যেটা মনে হয়, ভবিষ্যতে ডেটা-লেবেলিংয়ের ওপর ভিত্তি করে সাংবাদিকতার প্রক্রিয়াগুলো আরও স্বয়ংক্রিয় হবে, কিন্তু সেই স্বয়ংক্রিয়তায় সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হবে অন্ধ বিশ্বাস। আজ এই ফুটবল-বনাম-অ্যাস্ট্রোনমি মিসক্লাসিফিকেশন যতটা সাধারণ প্রতীয়মান, কাল সেটিই গোটা লেবেল সিস্টেমের ভিত্তি নাড়িয়ে দিতে পারে। ট্রান্সফার উইন্ডোর শেষ সময়ে একটি ভুল তথ্য যেমন গোটা শহরের হৃদয়কে আলোড়িত করে, তেমনি একটি ভুল লেবেল গোটা বিশ্লেষণকে ভুল দিকে নিয়ে যেতে পারে। জানালা বন্ধ হয়ে গেলেও, টাউন যেভাবে নিঃশ্বাস আটকে রাখে, ঠিক সেভাবেই পাইপলাইনের স্তরে একটি ভুল ফাইল ছোট একটা ফাটল রেখে যায়, যেটা গোটা সিস্টেমকে একদিন বড় ভুলের দিকে নিতে পারে।