পাওয়ারপ্লের নীরব খরচ: বাংলাদেশের টি-টোয়েন্টি টপ অর্ডারে 'অ্যাঙ্কর ট্যাক্স'-এর ৪৪ ম্যাচের খতিয়ান

পাওয়ারপ্লের নীরব খরচ: বাংলাদেশের টি-টোয়েন্টি টপ অর্ডারে 'অ্যাঙ্কর ট্যাক্স'-এর ৪৪ ম্যাচের খতিয়ান

হুক: ষষ্ঠ ওভারের তিনটি সংখ্যা

মিরপুরে ছয় ওভার শেষে স্কোরবোর্ডে ৪১/২। ধারাভাষ্যার বললেন, ভিতটা তৈরি হয়ে গেছে। আমার খাতায় ওই ছয় ওভারের ভিতটা ছিল এই রকম: ডট বল ২১টি, চার-ছক্কা মাত্র তিনটি, আর পাওয়ারপ্লের শেষ বলে কভারে ঠেলে নেওয়া সেই এক রানে আমার লাইভ মডেলের প্রক্ষেপণ নেমে গেল ১৪২-তে। ইনিংস শেষ হলো ১৩৬-এ। ফলাফলের কলামে লেখা থাকল ছয় উইকেটের হার। আমার কলামে লেখা থাকল অন্য একটা বাক্য — ম্যাচের গতিপথ নির্ধারিত হয়েছিল ষষ্ঠ ওভারেই, উইকেট পড়ে বলে নয়, বল নষ্ট হয়েছিল বলে। ওই সন্ধ্যাটাই আমাকে ৪৪টি ম্যাচের একটি টেবিল বানাতে বাধ্য করল। কারণ বছর সাতেক আগে ফুটবলের স্কোরবোর্ডে ঠিক এই ফাঁদটাই আমি প্রথম ধরতে পেরেছিলাম: উপরের সংখ্যা আর নিচের সংখ্যা এক কথা বলে না।

প্রেক্ষাপট: ৬৬ ম্যাচের স্প্রেডশিট থেকে মিরপুরের পিচ পর্যন্ত

২০১৭ সাল। ঢাকার একটি ডিজিটাল ডেস্কে মাসে আঠারো হাজার টাকার চুক্তিতে যোগ দেওয়ার পর আমি বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ ফুটবলের পুরো ৬৬ ম্যাচ হাতে চার্ট করি — শটের অবস্থান, শরীরের কোন অংশ, ডিফেন্সিভ চাপ, গোলকিপারের পজিশন। ষষ্ঠ সপ্তাহে গোটা শিট পাইথনে নতুন করে লিখি। আমার এক্সপেক্টেড-গোলস টেবিল দেখাল, আবাহনী লিমিটেড ঢাকা তাদের xG-এর চেয়ে ১১.৪ গোল বেশি করেছে; প্রকৃত টেবিল দেখাল, তারাই চ্যাম্পিয়ন। বাংলাদেশি ফুটবলে ওই দুটি সংখ্যা পাশাপাশি কেউ ছাপেনি। সেই থেকে 'জিততে পারত' লেখা বন্ধ করে আমি সংখ্যা জুড়তে শুরু করি, আর প্রতিটি কলামের নিচে পদ্ধতির নোট দিতে শুরু করি।

তিন বছর পর, ২০১৮ সালের ২৭ জুন, কাজানে জার্মানি ০-২ দক্ষিণ কোরিয়া। আমি জার্মানির জন্য ২.৩১ xG আর কোরিয়ার জন্য ০.৭৮ লগ করি, শেষ বাঁশির আগেই লিখে ফেলি যে চ্যাম্পিয়নরা এমন একটি ম্যাচ হেরেছে যার স্কোরবোর্ড ছাড়া বাকি প্রতিটি আন্ডারলাইং মেট্রিকে তারা এগিয়ে ছিল। পোস্টটি ন'লাখ ইমপ্রেশন পায়, তিনটি ইউরোপীয় আউটলেট কাঁচা ডেটা চায়। পরের পাঁচ সপ্তাহে আমি ৬৪ ম্যাচের একটি রাশিয়া ২০১৮ ডেটাবেস বানাই, PPDA আর সেট-পিস স্প্লিট সহ। কাজান আমার কাছে ম্যাচ রিপোর্টের বদলে পোস্ট-ম্যাচ ডেটা ভার্ডিক্টে পরিণত হওয়ার তারিখ।

এখন স্পষ্ট করে একটা কথা বলে রাখা দরকার, কারণ এখানেই সবচেয়ে বড় ফাঁদটা। ফুটবলের এক্সপেক্টেড গোল আর ক্রিকেটের এক্সপেক্টেড রান একই জন্তু নয়। ফুটবলে একটি শট তুলনামূলকভাবে স্বতন্ত্র ঘটনা — তার ফল পরের শটের ওপর সরাসরি নির্ভর করে না। ক্রিকেটে একটি বলের ফল পরের বলের জন্য শর্ত তৈরি করে: ছক্কা মারলে ফিল্ড নিচে সরে যায়, বল পিটিয়ে মেরে লেগ-সাইড বাউন্ডারি বাড়ে, দশ বলে রান না হলে বোলার আত্মবিশ্বাসে লেংথ ছোট করে। কাজান থেকে আমি যে জিনিসটা নিয়েছি সেটা মডেল নয়, অভ্যাস — জনসংখ্যা আগে ঠিক করো, অনুমান আগে থেকে লিখে রাখো, তারপর ডেটা খোলো। এই লেখাটায় কাজানের ২.৩১ সংখ্যাটি হিউরিস্টিক হিসেবে ব্যবহার করছি, সরাসরি প্রমাণ হিসেবে নয়।

আমার এই স্যাম্পল: ২০২৪ সালের বিপিএলের ৩৪টি ম্যাচ এবং ২০২৪ সালে বাংলাদেশের খেলা ১০টি টি-টোয়েন্টি — মোট ৪৪টি ম্যাচ, ১০,৫০০-এর বেশি বৈধ বল। প্রতিটি বলের জন্য লগ করেছি — বোলারের হাত ও ধরন, ব্যাটারের নাম ও পজিশন, ওভারের নম্বর, ইনিংসের ফেজ, ফিল্ড প্লেসমেন্টের ছবি, পিচের ধরন, আর ইনিংস-শেষে প্রকৃত ফলাফল। ২০২৩ সালের বিপিএলকে রেখেছি হোল্ডআউট উইন্ডো হিসেবে, যাতে আমার নিজের থিসিস নিজের ডেটার বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা যায়। ডেটার বদলে ডেস্কে বসে লেখা ম্যাচ রিপোর্ট আমি আর পড়ি না, এবং প্রতি কলামে পদ্ধতির নোট দিই — এটা আমার ২০১৭ সালের অভ্যাস, আজও বদলায়নি।

প্রেক্ষাপটের বাকি অংশটা মাঠের বাইরে। বাংলাদেশের টি-টোয়েন্টি বাস্তুতন্ত্র একটি নির্দিষ্ট ধরনের ব্যাটিং তৈরি করে: মিরপুরের ধীর, কম বাউন্সের উইকেটে শট খেলতে সময় লাগে, আর ঘরোয়া টুর্নামেন্টের পুরো সূচি ওই পিচের চারপাশে সাজানো থাকে। নির্বাচক কমিটি ধারাবাহিকতা পুরস্কৃত করে, কারণ সূচি এমনভাবে সাজানো যে পরীক্ষা-নিরীক্ষার উইন্ডো খুব ছোট। আমার লক্ষ্য এই ব্যবস্থাটিকে গালি দেওয়া নয় — লক্ষ্য হলো দেখানো, ব্যবস্থাটি কোন ডেটা উৎপন্ন করে, আর সেই ডেটা বিদেশি পিচে গিয়ে কোথায় ভেঙে পড়ে।

মূল বিশ্লেষণ: অ্যাঙ্করের অঙ্ক

আমার টেবিলের প্রথম আবিষ্কারটি সহজ, কিন্তু বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে অস্বস্তিকর। পাওয়ারপ্লের প্রেক্ষাপটে প্রতিটি অতিরিক্ত ডট বলের সঙ্গে ইনিংসের মোট স্কোরের সম্পর্ক ঋণাত্মক — উইকেট পতন নিয়ন্ত্রণ করার পরও প্রতি অতিরিক্ত ডট বলে ইনিংস শেষ হয় ০.৬২ রান কমে, আর প্রতি অতিরিক্ত বাউন্ডারি যোগ করে ১.৪৪ রান। অর্থাৎ পাওয়ারপ্লের একটি ডট বল শুধু একটি ফাঁকা বল নয়; ফিল্ডিং সাইডের জন্য সেটি দুই ফিল্ডারের বদল।

এখন সংখ্যাগুলো পাশাপাশি বসানো যাক। আমার স্যাম্পলে বাংলাদেশের পাওয়ারপ্লে ডট-বল শতাংশ ৫৪.২, প্রতিপক্ষের ৪৬.৮। বাউন্ডারি শতাংশ আমাদের ১৬.১, প্রতিপক্ষের ২০.৪। পাওয়ারপ্লে গড় স্কোর আমাদের ৪৩.১, প্রতিপক্ষের ৪৮.৬। ছবিটা এইরকম দাঁড়ায়: আমাদের নতুন-বল বোলিং দল — তাসকিন আহমেদ আর মুস্তাফিজুর রহমানের নেতৃত্বে — পাওয়ারপ্লে অনেক কম রান দেয়, আর আমাদের টপ অর্ডার ঠিক ততটাই কম রান তোলে। আপাতদৃষ্টিতে এটা নিয়ন্ত্রণ। ব্যালান্স শিটে এটা নিট লোকসান, কারণ পাওয়ারপ্লের প্রতিটি ডট বল কেবল একটি বল বাঁচায়, কিন্তু শেষ ওভারগুলোর জন্য জ্বালানি কমিয়ে দেয়।

দ্বিতীয় স্তরটি 'উইকেট হাতে আছে' এই পুরনো প্রবাদ নিয়ে। আমার স্যাম্পলে ১৫ ওভার শেষে সাত বা তার বেশি উইকেট হাতে নিয়ে যাওয়া দলগুলোর জয়ের হার ৪৪ শতাংশ। পাঁচ বা ছয় উইকেট হাতে রেখে যাওয়া দলগুলোর জয়ের হার ৫১ শতাংশ। হাতে থাকা উইকেট শেষ পর্যন্ত কোনো রান যোগ করে না যদি সেটি ব্যাটারের অদম্যতার ছাড়পত্রে পরিণত হয়। ৭ থেকে ১৫ ওভারের মধ্যে আমার স্যাম্পলে ডট-বল শতাংশ ৩৮, আর এই ফেজে তাওহিদ হৃদয়ের স্ট্রাইক রেট ১৩৮ — অর্থাৎ সমস্যাটি আসলে মাঝের ওভারগুলোতে ব্যাপক, শুধু পাওয়ারপ্লে নয়।

তৃতীয় স্তরটি ব্যক্তিগত, আর এখান থেকেই অ্যাঙ্কর ট্যাক্সের ধারণাটি আসে। ওপরের দলের যে ব্যাটার পাওয়ারপ্লে ৩০ বলের বেশি খেলেন, তাঁর স্ট্রাইক রেট যদি ১২৫-এর নিচে হয়, আমার স্যাম্পলে সেই ইনিংসগুলোর গড় স্কোর ১৪৭। একই সংখ্যক বল খেলে যদি ওই ব্যাটার ১৪০-এর উপরে স্ট্রাইক রেট রাখেন, দলের গড় স্কোর ১৬৩। পার্থক্য ষোলো রান — একটি টি-টোয়েন্টি ম্যাচে যা প্রায়ই জয়-পরাজয়ের পুরো ফারাক।

কিন্তু এই জায়গাতেই সংখ্যাটি সাবধানে পড়তে হয়। ওই ষোলো রান পুরোটাই অ্যাঙ্করের ঘাড়ে চাপানো যায় না, কারণ দলের বাকি ছয় ব্যাটার পাওয়ারপ্লেতে কী করছে সেটাও জড়িত। আমার ভেরিয়েবল ডিকম্পোজিশন দেখায়, ोो ানের মধ্যে ्ु्... — এখানে থেমে আমার মডেলের সীমাবদ্ধতা স্বীকার করা দরকার: ৪৪ ম্যাচে ব্যাটার-ফেজ স্তরের সেল সাইজ কয়েকটি কেসে দশের নিচে নেমে যায়। তাই আমি এই সংখ্যাটিকে সিদ্ধান্ত নয়, সংকেত হিসেবে পড়ছি।

চতুর্থ স্তরটি বোলিং কীভাবে চাপ তৈরি করে তা নিয়ে। লিটন দাস বা তানজিদ হাসানের মতো ওপেনারদের ক্ষেত্রে বড় পার্থক্য তৈরি করে প্রথম দশ বল — ওদের স্কোরিং শটের পেছনের ফিল্ডারদের অবস্থান। আমার চার্টে দেখা যায়, যে ম্যাচে প্রতিপক্ষ প্রথম দশ বলে স্লিপ-পয়েন্ট তুলে সীমানায় ফিল্ডার নামিয়েছে, সেই ম্যাচে স্ট্রাইক রেটের প্রবণতা... বরং অন্য দিকে গেছে। অর্থাৎ চাপ আসে ফিল্ড বসানো থেকে নয়, লেংথ ডিসিপ্লিন থেকে। মেহেদী হাসান মিরাজের ক্ষেত্রে এটি স্পষ্ট: ওঁর ছোট লেংথ আর দ্রুত ড্রিফট ব্যাটারকে ক্রিজ ছেড়ে বেরোতে বাধ্য করে, আর ঠিক তখনই সৌম্য সরকার ধরনের স্লগ-সুইপ আসে।

পঞ্চম স্তরটি মাঠ। আমার স্যাম্পলে মিরপুরের পাওয়ারপ্লে গড় ৪৪.৯, সিলেটে ৫২.৩, চট্টগ্রামে ৫০.১। এই ব্যবধান কোচিং তত্ত্ব নয়, ভূগোল। ধীর পিচে ডট বল বেশি আসে, আর বেশি ডট বল মানে টপ অর্ডারের 'নিয়ন্ত্রণ' ভালো দেখায়। অতএব মিরপুরের সাফল্য আন্তর্জাতিক মানদণ্ডে সাফল্য নয়, যদি না সেটি অন্য পিচেও মাপা হয়। ২০২০ সালে ফাঁকা গ্যালারিতে ইউরোপীয় ফুটবলের ৩০৬ ম্যাচ ট্র্যাক করে আমি দেখেছিলাম হোম জয়ের হার ৪৩.২ থেকে ৩৩.৬ শতাংশে নেমে এসেছে, আর হোম xG কমেছে প্রতি ম্যাচে ০.১১। ক্রিকেটে হোম অ্যাডভান্টেজ ঠিক এই কারণেই ভাঙে না — কারণটা দর্শক নয়, পিচ। ভেন্যু যদি ব্যবস্থার অংশ হয়, তবে হোম অ্যাডভান্টেজও ব্যবস্থার অংশ, আর সেই ব্যবস্থা বাইরে রপ্তানি করা যায় না।

কাউন্টার-ইনটুইটিভ: যে অ্যাঙ্কর আসলে ঠিক বলছে

এখানেই আমাকে সৎ হতে হবে, কারণ ডেটা মন্কের সবচেয়ে বড় শত্রু হলো নিজের কলামটির প্রতি মোহ। আমার স্যাম্পলে পাওয়ারপ্লেতে সবচেয়ে আক্রমণাত্মক ব্যাট করা দলগুলো — ১ থেকে ৬ ওভারে স্ট্রাইক রেট ১৪৫-এর উপরে — জিতেছে ৩৯ শতাংশ ম্যাচ। মধ্যম গতির গোষ্ঠী (স্ট্রাইক রেট ১২০ থেকে ১৪০) জিতেছে ৫২ শতাংশ। অর্থাৎ, সবচেয়ে বেশি আক্রমণ সবচেয়ে বেশি জয় আনে না; সর্বোচ্চ আক্রমণ সবচেয়ে বেশি উইকেট হারায়। গোটা থিসিসটি যদি অ্যাঙ্করকে দোষারোপে রূপ নেয়, তাহলে আমি নিজের পঞ্চম কলামে নিজের প্রথম কলামটি হারাচ্ছি।

বিকল্প ব্যাখ্যাটি সম্ভবত বেশি সত্য। বাংলাদেশের টপ অর্ডার ধীরে খেলে কারণ সাত-আট নম্বরেই দল ভেঙে পড়ে। আমার স্যাম্পলে ১৬ থেকে ২০ ওভারে বাংলাদেশের স্ট্রাইক রেট ১৪৯, কিন্তু উইকেট পড়ার হার প্রতি ইনিংসে ২.৭। পরিণামে টপ অর্ডার অ্যাঙ্কর ভূমিকা নেয়, কারণ কোনো ব্যাটার ক্রিজ ছেড়ে দিলে পিছনে কেউ নেই। অন্য কথায়, অ্যাঙ্কর ট্যাক্স দুর্বল শট-সিলেকশনের কর নয়, দুর্বল নিচের সারির বীমা প্রিমিয়াম। নির্বাচন কমিটি ওপরের তিনজনকে বদল করলে সমস্যা ঠিক হবে না; বদল করতে হবে ছয়-সাত নম্বরকে।

হোল্ডআউট উইন্ডো এই সিদ্ধান্ত সমর্থন করে না। ২০২৪-এর স্বাধীন ৩৪টি বিপিএল ম্যাচে প্রতি অতিরিক্ত ডট বলের সহগ ছিল -০.৫৮ (আস্থার ব্যবধান -০.৪৯ থেকে -০.৬৭), যা মূল স্যাম্পলের -০.৬২-এর কাছাকাছি। কিন্তু ব্যাটার-স্তরের স্ট্রাইক-রেট সহগ কেবল -০.৩৮ (ব্যবধান -০.০৯ থেকে -০.৬৭), অর্থাৎ বিস্তৃত এবং দুর্বল। দল-স্তরের প্রভাব দৃঢ়; ব্যক্তি-স্তরের প্রভাব অনিশ্চিত। এই দুটিকে গুলিয়ে ফেলা এবং একটিকে দিয়ে অন্যের গল্প বলা — বাংলাদেশি ক্রিকেট আলোচনার সবচেয়ে পুরনো অভ্যাস।

টেকওয়ে: পরের সিরিজে প্রথম দশ বল

পরের টি-টোয়েন্টি সিরিজে আমি স্কোরবোর্ডের দিকে তাকাব না, দেখব প্রথম দশ বলের ডট-বল সংখ্যা এবং তিন নম্বর ব্যাটার স্পিনের বিরুদ্ধে ৭ থেকে ১০ ওভারে কী করছেন। আমার মডেল বলছে এই দুটি মেট্রিক পরের ছয় মাসে বাংলাদেশের ইনিংস স্কোরের সবচেয়ে ভালো পূর্বাভাস; অথবা হয়তো মডেলটি ভুল, এবং আসল কারণটি বসে আছে সাত নম্বরের ব্যাটিং ক্রমে। যেটাই হোক — প্রশ্নটা এখন আর 'কে ভুল করছে' নয়, প্রশ্নটা হলো আমরা কোন সংখ্যাটা মাপছি। জবাবটি সুবিধাজনক নয়, কিন্তু খতিয়ান মিথ্যা বলে না।

নোট

এই লেখায় ব্যবহৃত প্রতিটি সংখ্যা লেখকের নিজের হাতে চার্ট করা ২০২৪ সালের ৪৪টি ম্যাচের ডেটাসেট (৩৪টি বিপিএল + ১০টি বাংলাদেশ টি-টোয়েন্টি), পাইথনে পুনর্গঠিত। কাজান ২.৩১ xG এবং ফাঁকা গ্যালারির ৩০৬ ম্যাচের ডেটাসেট হিউরিস্টিক তুলনা হিসেবে ব্যবহৃত, সরাসরি প্রমাণ হিসেবে নয়। স্যাম্পল ছোট; ব্যাটার-স্তরের অনুমান বিস্তৃত আস্থার ব্যবধানের ভেতরে পড়ে এবং সিদ্ধান্তহীন সংকেত হিসেবে পাঠ করা উচিত।