খালি পেলোডের ফাঁদ: যখন বিশ্লেষণ পাইপলাইন নিজেই ব্যর্থ হয়

গত সপ্তাহে একটি ক্রিকেট নিউজরুমের ভেতরের আলোচনা আমার কাছে পৌঁছেছিল, আর সেটি কোনো ম্যাচ রিপোর্ট ছিল না। সেটি ছিল একটি সিস্টেম ব্যর্থতার গল্প। একটি দুই স্তরের বিশ্লেষণ পাইপলাইন চালু হয়েছিল একটি ক্রিকেট প্রতিবেদন প্রক্রিয়াকরণের জন্য। প্রথম স্তরের কাজ ছিল কাঁচা লেখা থেকে শিরোনাম, সূত্র, তথ্যবিন্দু, সংশ্লিষ্ট সত্তা এবং সময়-সংবেদনশীলতা টেনে বের করা। দ্বিতীয় স্তর সেই তথ্যবিন্দুগুলোর ওপর আটটি মাত্রার গভীর বিশ্লেষণ চালাবে। কিন্তু প্রথম স্তর ফিরিয়ে দিল একটি সম্পূর্ণ খালি পেলোড। শিরোনাম নেই, সূত্র নেই, তথ্যবিন্দু নেই, সত্তা নেই, তারিখ নেই। শুধু একটি লেবেল টিকে ছিল, লেখা ছিল ক্রিকেট_ওয়ার্ল্ড।

আমি এই ঘটনাটি নিয়ে ভেবেছি কারণ এটি আমার নিজের কাজের পদ্ধতির একটি আয়না। আমি বছরের পর বছর ধরে ক্রিকেট ম্যাচ দেখে এসেছি এবং প্রতিটি ম্যাচের পর আমার একটি অভ্যাস আছে, আমি কখনো রাতেই রিপোর্ট লিখি না। আমি ঘুমাই, পরদিন ম্যাচটি আবার দেখি, তারপর সংখ্যা গুনি। এই অভ্যাসটি আমাকে শিখিয়েছে যে প্রথম পাঠটি প্রায়ই ভুল হয়, আর প্রথম পাঠের ওপর ভরসা করলে বিশ্লেষণ শেষ পর্যন্ত একটি মিথ্যা আত্মবিশ্বাসে পৌঁছায়। পাইপলাইনের ক্ষেত্রেও ঠিক তাই ঘটেছে, তবে আরও বিপজ্জনকভাবে। এখানে কেউ চিৎকার করেনি, কোনো ত্রুটি বার্তা আসেনি, কোনো সতর্কতা জ্বলেনি। সিস্টেম নীরবে একটি ফাঁকা পাতা ফিরিয়ে দিল এবং দ্বিতীয় স্তর সেটিকে বৈধ ইনপুট হিসেবে গ্রহণ করার জন্য প্রস্তুত ছিল।

এই নীরবতা কীভাবে বিপজ্জনক হয়ে ওঠে, সেটি বোঝার জন্য আমাকে একটি পুরনো অভিজ্ঞতা মনে করতে হয়। ২০২০ সালে যখন মহামারীর কারণে স্টেডিয়ামগুলো খালি হয়ে গিয়েছিল, আমি বুন্দেসলিগার পুনরারম্ভকে একটি নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা হিসেবে দেখেছিলাম। আমি ২০১৯-২০ মৌসুমের সব ম্যাচের হোম উইন রেট তুলনা করেছিলাম, দর্শক উপস্থিতি এবং অনুপস্থিতির মধ্যে। ফলাফল স্পষ্ট ছিল, কিন্তু আমি সেটি প্রকাশ করেছিলাম নমুনার আকারের সতর্কতা এবং কাঁচা ডেটা ফাইলসহ। আমি জানতাম, একটি সংখ্যা যদি তার সীমাবদ্ধতা না বলে, তাহলে সেটি প্রমাণ নয়, সেটি অলিবি। এই একই নীতি এখন পাইপলাইনের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। একটি খালি পেলোড যদি নিজেকে খালি বলে ঘোষণা না করে, তাহলে সেটি তথ্য নয়, সেটি বিভ্রান্তি।

আসল সমস্যাটি প্রযুক্তিগত নয়, সাংগঠনিক। প্রথম স্তরটি ব্যর্থ হয়েছিল, কিন্তু ব্যর্থতার ঘোষণা দেয়নি। এটি ফাঁকা ক্ষেত্রগুলো ফিরিয়ে দিল যেন সেগুলো বৈধ উত্তর। দ্বিতীয় স্তরের নির্দেশাবলিতে বলা ছিল, প্রতিটি সিদ্ধান্তের পক্ষে প্রথম স্তরের নির্দিষ্ট তথ্যবিন্দু উদ্ধৃত করতে হবে। কিন্তু উদ্ধৃত করার মতো কোনো তথ্যবিন্দু নেই। এই অবস্থায় দুইটি পথ খোলা থাকে। একটি পথ হলো অনুমান করা, একটি বিশ্বাসযোগ্য ক্রিকেট গল্প বানিয়ে টেমপ্লেটটি পূরণ করা। আরেকটি পথ হলো থেমে যাওয়া এবং বলার, এখানে বিশ্লেষণ করার মতো কিছু নেই। দ্বিতীয় পথটি কঠিন, কারণ এটি মাঝে মাঝে অসম্পূর্ণ কাজের মতো দেখায়। কিন্তু প্রথম পথটি আরও খারাপ, কারণ সেটি মিথ্যা কাজ।

আমি এই দ্বিধাটি চিনি। ক্রিকেট সাংবাদিকতায় এটি প্রতি সপ্তাহে ঘটে। একটি ম্যাচের পরিসংখ্যান আসে, কিন্তু কেউ জিজ্ঞেস করে না সেই পরিসংখ্যান কোন প্রেক্ষাপটে তৈরি। একটি ব্যাটসম্যানের গড় দেখানো হয়, কিন্তু কেউ বলে না সেই গড় কতগুলো ইনিংসে দাঁড়িয়ে আছে, কোন পিচে, কোন প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে। আমি গত বছর একটি টুর্নামেন্ট কভার করার সময় এই ফাঁদে প্রায় পড়েছিলাম। একটি দলের জয়ের হার অসাধারণ দেখাচ্ছিল, কিন্তু আমি যখন ইনিংসভিত্তিক ভাগ করলাম, দেখলাম জয়গুলো এসেছে দুর্বল প্রতিপক্ষের বিরুদ্ধে, আর শক্তিশালী দলের বিরুদ্ধে হার। সংখ্যাটি মিথ্যা বলেনি, কিন্তু সংখ্যাটি অসম্পূর্ণ সত্য বলেছিল। আর অসম্পূর্ণ সত্য প্রায়ই সম্পূর্ণ মিথ্যার চেয়ে বেশি ক্ষতিকর, কারণ এটি বিশ্বাসযোগ্য।

এই ঘটনার সবচেয়ে বড় শিক্ষা হলো, ব্যর্থতা সনাক্ত করার জন্য একটি স্পষ্ট গেট থাকতে হবে। পাইপলাইনে এমন একটি নিয়ম থাকা দরকার যা বলে, যদি তথ্যবিন্দুর তালিকা খালি হয় এবং শিরোনাম অনুপস্থিত থাকে, তাহলে সেই পেলোড প্রত্যাখ্যাত হবে। এটি কোনো জটিল প্রযুক্তি নয়, এটি একটি সাধারণ শর্ত। কিন্তু এই সাধারণ শর্তটির অনুপস্থিতিতে পুরো বিশ্লেষণ ব্যবস্থা একটি ভুয়া ভিত্তির ওপর দাঁড়িয়ে যায়। আমি আমার নিজের কাজে এই গেটটি ব্যবহার করি। কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর আগে আমি জিজ্ঞেস করি, আমার কাছে আসলেই কী তথ্য আছে, আর কী আমি অনুমান করছি। যদি উত্তর হয় অনুমান, তাহলে আমি সিদ্ধান্ত স্থগিত করি।

দ্বিতীয় যে বিষয়টি এই ঘটনাটি তুলে ধরে, সেটি হলো সূত্রের মান যাচাইয়ের সমস্যা। পাইপলাইনে বলা ছিল, সূত্রের মান নির্ধারণ করতে হবে সূত্রের ক্ষেত্রগুলো দেখে। কিন্তু সূত্রের ক্ষেত্রগুলো নিজেই অনুপস্থিত ছিল। এটি একটি চক্রাকার ফাঁদ। আপনি সূত্রের মান যাচাই করতে চাইছেন এমন তথ্য দিয়ে যা নিজেই যাচাই করা যায়নি। ক্রিকেট সাংবাদিকতায় এই চক্রটি খুব পরিচিত। একটি খবর আসে একটি সূত্র থেকে, সেই সূত্র আসে আরেকটি সূত্র থেকে, আর শেষ পর্যন্ত কেউ জানে না মূল সূত্রটি কী ছিল। এই চক্র ভাঙার একমাত্র উপায় হলো মূল উৎস পর্যন্ত ফিরে যাওয়া, আর যদি মূল উৎস না পাওয়া যায়, তাহলে সেটি স্বীকার করা।

একটি পাইপলাইনের ব্যর্থতা আসলে একটি সাংবাদিকতার ব্যর্থতার ছোট সংস্করণ। আমরা যখন কোনো ম্যাচের ফলাফল ব্যাখ্যা করি, আমরা প্রায়ই মাঝের ধাপগুলো এড়িয়ে যাই। আমরা বলি, এই দল হেরেছে কারণ এই খেলোয়াড় খারাপ খেলেছে। কিন্তু আমরা জিজ্ঞেস করি না, সেই খেলোয়াড় কেন খারাপ খেলেছে। সে কি আহত ছিল, সে কি অতিরিক্ত ম্যাচ খেলে ক্লান্ত ছিল, পিচ কি তার শক্তির বিপরীত ছিল, প্রতিপক্ষ কি তাকে বিশ্লেষণ করে দুর্বলতা খুঁজে পেয়েছিল। এই প্রতিটি প্রশ্ন একটি তথ্যবিন্দু দাবি করে। আর তথ্যবিন্দু ছাড়া উত্তর হলো অনুমান।

আমি এই লেখাটি লিখছি একটি সতর্কতা হিসেবে, একটি প্রশংসা হিসেবে নয়। প্রযুক্তি আমাদের দ্রুত উত্তর দিতে শেখায়, কিন্তু প্রযুক্তি আমাদের শেখায় না কখন উত্তর দেওয়া উচিত নয়। একটি খালি পেলোডের সামনে দাঁড়িয়ে সবচেয়ে সাহসী কাজ হলো স্বীকার করা, এখানে আমি কিছু জানি না। ক্রিকেটে যেমন একটি শূন্য রানের ইনিংসও একটি তথ্য, তেমনি একটি খালি বিশ্লেষণও একটি তথ্য, যদি সেটি সৎভাবে উপস্থাপিত হয়।

পরেরবার যখন কোনো বিশ্লেষণী প্রতিবেদন পড়বেন, বিশেষ করে যেটি খুব মসৃণ এবং আত্মবিশ্বাসী মনে হয়, তখন একটি প্রশ্ন করুন। এই সিদ্ধান্তের পেছনে আসলেই কোন তথ্যবিন্দু আছে, নাকি শুধু একটি সুন্দর ফাঁকা টেমপ্লেট? উত্তরটি যদি দ্বিতীয়টি হয়, তাহলে আপনি একটি পাইপলাইনের ব্যর্থতা পড়ছেন, একটি বিশ্লেষণ নয়। আর সেই পার্থক্য ধরতে পারাই আসল দক্ষতা।