অন-চেইন প্রত্যাশিত সত্য: এশিয়ার ক্রিকেটে ডেথ-ওভারের ডেটা, ফ্যান টোকেন আর অডিটেবল মডেলের নতুন স্তর

২৯ জুন ২০২৪, বার্বাডোসের কেনসিংটন ওভাল। শেষ ওভারে দক্ষিণ আফ্রিকার দরকার ১৬ রান। বল হাতে আর্শদীপ সিং। স্কোরবোর্ডে ভারত ১৭৬/৭। ম্যাচ শেষে সোশ্যাল ফিড ভরে গেল একজন বোলারের সাহসের গল্পে। আমার ল্যাপটপে তখন জ্বলছিল সম্পূর্ণ অন্য একটি সংখ্যা — ১৭তম থেকে ১৯তম ওভারে দক্ষিণ আফ্রিকার কন্ডিশন-সংশোধিত স্ট্রাইক রেট ছিল ১৬৮.৪, অথচ ম্যাচ-স্টেট ভেরিয়েবল বসিয়ে আমার মডেলের প্রত্যাশিত মান ছিল ১৪২.১। ছাব্বিশ পয়েন্টের ব্যবধান। ম্যাচের আসল ফাটল ওই ছাব্বিশ পয়েন্টেই, শেষ ওভারের ছয় বলে নয়।

আমি এই লেখাটা লিখছি কারণ গত চার মাসে এশিয়ার তিনটি ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগ ব্লকচেইনে বল-বাই-বল ডেটা নোটারাইজ করার প্রস্তাব নিয়ে মিটিং করেছে, আর একই সময়ে আমাদের মডেলিং টেবিলে ডেথ-ওভারের হিসাব আগের চেয়ে বেশি ভুল করছে। দুটো ঘটনা আলাদা নয়।

---

প্রেক্ষাপট: যে ডেটাবেস নিজের সিদ্ধান্তকে প্রশ্ন করে

২০১৭ সালে রাজশাহীতে বসে আমি যখন Expected Truth Database তৈরি করি, উদ্দেশ্য একটাই ছিল — ক্লিন সংখ্যাকে জবাবদিহির মুখোমুখি করা। ২০১৬-১৭ প্রিমিয়ার লিগের ৩৮০ ম্যাচের xG, PPDA আর ডিস্ট্যান্স কভারড লগ করতে করতে একটা জিনিস পরিষ্কার হয়ে গেল: প্রেক্ষাপটহীন গড় কখনও সত্য নয়, সে শুধু পরিষ্কার দেখতে। ২০১৭ সালের ৩০ এপ্রিল চেলসির ৩-০ জয়ের পর আমি লিখেছিলাম চেলসির PPDA ৬.৮, এভারটনের ওপেন-প্লে xG ০.৪। সেই থ্রেড নতুন মিডিয়ার অ্যানালিস্টরা শেয়ার করেছিলেন, আর আমার কাছে ব্যাপারটা প্রমাণ হয়ে গেল — রাজশাহীর একটি ডেটাবেস গ্লোবাল ফিডে যেতে পারে, যদি সে নিজের অনুমানগুলো প্রকাশ্যে লিখে রাখে।

একই যুক্তিতে ২০১৮ সালে আমি ফ্রান্সের লো-ব্লক ব্লুপ্রিন্ট নিয়ে লিখেছিলাম। রাউন্ড অফ সিক্সটিনে আর্জেন্টিনার বিপক্ষে ৪-৩ জয়ের ম্যাচে ফ্রান্সের PPDA লিড প্রোটেক্ট করার সময় ১৮.৭-তে উঠেছিল — অর্থাৎ তারা ইচ্ছাকৃতভাবে বল ছেড়ে দিচ্ছিল। কিয়লিয়ান এমবাপের সাত শট, দুই গোল আর পাঁচটি প্রোগ্রেসিভ ক্যারি সেই কাঠামোর ভেতরেই ঘটেছিল। ফ্রান্স ফাইনালে ক্রোয়েশিয়াকে ৪-২ হারল, আর আমার প্রি-ফাইনাল xG ম্যাপ তিনটি বেটিং সিন্ডিকেট সাইট করল। সেদিন থেকে আমার একটাই অভ্যাস — প্রতিটি ভবিষ্যদ্বাণীর সঙ্গে মডেল-আনসার্টেইনটি ফুটনোট করা।

এখন এশিয়ার ক্রিকেটে ঠিক এই জায়গাটাতেই নতুন একটি স্তর যোগ হচ্ছে। বল-বাই-বল ফিড, লাইন-লেংথ ট্র্যাকিং, ফিল্ড প্লেসমেন্ট ম্যাপ — সবকিছু এখন টোকেনাইজড ফরম্যাটে সংরক্ষণ করার প্রস্তাব উঠেছে। ফুটবলে Chiliz ও Socios-এর নেতৃত্বে ফ্যান-টোকেন বাজার অনেক দূর এগিয়েছে, আইসিসি-লাইসেন্সড ডিজিটাল কালেক্টিবলও এসেছে। ক্রিকেটের ডেটা-স্তরটা কিন্তু তার চেয়ে অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এখানে ম্যাচ-স্টেট প্রতি বলে বদলায়।

---

মূল বিশ্লেষণ: ডেথ-ওভার ইকোনমির তিনটি স্তর

প্রথমেই টেবিলটা পরিষ্কার করে নিই, কারণ সংজ্ঞা না দিয়ে কোনো দাবি করা মানে পাঠকের সঙ্গে প্রতারণা।

প্রথম স্তর — র' ডেথ ইকোনমি (RDE): শেষ চার ওভারে প্রতি ওভারে গড় রান। এটা সেই সংখ্যা যা টিভি স্ক্রিনে দেখানো হয়। এশিয়ার ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগে ২০২৪ মৌসুমে RDE-এর গড় ছিল ১০.৮।

দ্বিতীয় স্তর — ফেজ-অ্যাডজাস্টেড ইকোনমি (PAE): প্রতিটি বলের আগে ব্যাটসম্যানের সেট-ইনডেক্স, উইকেট পতনের পরিস্থিতি, রান-রেট প্রেশার এবং ফিল্ডিং বাধ্যবাধকতা বসিয়ে প্রত্যাশিত রান নির্ণয়। এখানে RDE-এর সঙ্গে PAE-এর ব্যবধানই আসল তথ্য।

তৃতীয় স্তর — ডট-বল প্রেশার ইনডেক্স (DPI): শেষ চার ওভারে একটি বোলারের ডট-বল শতাংশ, প্রতিপক্ষের সেই ফেজে স্ট্রাইক রেট কত ছিল তার তুলনায়। DPI ঋণাত্মক হলে বোলার আসলে ম্যাচের গতি বাড়িয়েছেন, কমিয়েছেন নয়।

২০২৪ সালের পুরো ক্যালেন্ডার — আইপিএল, এশিয়া কাপ পর্ব, ও টি-টোয়েন্টি বিশ্বকাপ — একসঙ্গে বসিয়ে দেখলাম, RDE আর PAE-এর পারস্পরিক সম্পর্ক মাত্র ০.৩১। অর্থাৎ টিভি স্ক্রিনে যে সংখ্যা সবচেয়ে বেশি দেখানো হয়, সেটি আসলে ডেথ-ওভার পারফরম্যান্সের মাত্র ৩১ শতাংশ ব্যাখ্যা করে। বাকি ৬৯ শতাংশ লুকিয়ে থাকে ম্যাচ-স্টেটে।

এই জায়গাতেই অন-চেইন অডিট প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে, এবং ভুল কারণেই প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে। সমস্যা হলো, ডেটা নোটারাইজ করলেই সেটা সত্য হয়ে যায় না। ২০২৪ টি-টোয়েন্টি বিশ্বকাপের ফাইনালে আর্শদীপ সিংয়ের শেষ ওভারটি যদি ব্লকচেইনে অপরিবর্তনীয়ভাবে লিখে রাখা হয়, তারপরও সেটি বুঝতে আমাদের PAE লাগবে। চেইন বলবে কী ঘটেছে; চেইন বলবে না কেন ঘটেছে।

এবার আসল ডেটা-চেইনে যাই। ২০২৩ সালের ১৯ নভেম্বর আহমেদাবাদে ভারত ২৪০ রানে অলআউট হওয়ার পর অস্ট্রেলিয়া ৪৩ ওভারে ২৪১/৪ তুলে নেয়। ঐতিহ্যবাহী ব্যাখ্যা ছিল ট্র্যাভিস হেডের ১৩৭ রান। কিন্তু ফেজ-ভাগ করে দেখলে ছবি বদলায় — ভারতের স্পিনাররা ২০ থেকে ৪০ ওভারের মধ্যে যে ইকোনমি ধরে রেখেছিলেন, সেটি ছিল টুর্নামেন্ট-গড়ের চেয়ে ০.৮ কম, অথচ ওই একই ফেজে অস্ট্রেলিয়ার রোটেশন-স্ট্রাইক রেট ছিল সব প্রতিযোগীর মধ্যে সর্বোচ্চ। কাঠামোগত কারণটা ছিল পিচের দুই প্রান্তের পার্থক্য, ব্যক্তিগত নায়কত্ব নয়।

সেই একই টুর্নামেন্টে বাংলাদেশের বোলিং ফেজ-ম্যাপ করলে আরও অস্বস্তিকর একটি তথ্য বেরোয়। ম্যাচের ৪০তম ওভারের পর আমাদের ডেথ-ওভার ইকোনমি ছিল প্রতিযোগিতার নবম সেরা, কিন্তু DPI ছিল দ্বাদশ। অর্থাৎ ডট-বল চাপ তৈরি করার ক্ষমতা ছিল না, অথচ রান আটকে রাখার সৌভাগ্য ছিল। র্যাঙ্কিং টেবিলে এই পার্থক্য ধরা পড়ে না, কিন্তু সিরিজ-ভিত্তিক মডেলিংয়ে এটাই পরের ছয় মাসের পূর্বাভাস নির্ধারণ করে।

রাজশাহীর ডেটাবেসে আমি এর নাম দিয়েছিলাম 'সৌভাগ্য-শোষণ ফাঁদ' — একটি দল যখন প্রক্রিয়ার চেয়ে ফলাফলের ওপর বেশি নির্ভর করে, তখন তার পরবর্তী ছয় ম্যাচে পারফরম্যান্সের তারতম্য বেড়ে যায়। ২০২৩ বিশ্বকাপে বাংলাদেশের ক্ষেত্রে সেই তারতম্য ছিল ১.৪ গুণ।

এখন প্রশ্ন — ব্লকচেইন এই ফাঁদ ভাঙে কি? আংশিকভাবে।

প্রথমত, বল-বাই-বল ডেটা যখন একাধিক স্টেকহোল্ডারের মধ্যে ভাগ করা থাকে — লিগ, সম্প্রচারক, বেটিং ইন্টিগ্রিটি ইউনিট, ফ্যান-প্ল্যাটফর্ম — তখন একটি অন-চেইন লেজার নিশ্চিত করে যে সবাই একই বেস ডেটা দেখছে। ২০২৪ সালে একটি এশিয়ান ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগে অভিযোগ উঠেছিল যে সম্প্রচার-ফিড ও অফিসিয়াল স্কোরকার্ডে ওভার-রেট গণনার পার্থক্য ছিল। কে ঠিক, তা নির্ধারণ করতে তিন সপ্তাহ লেগেছিল। একটি নোটারাইজড ফিড থাকলে তিন মিনিট লাগত।

দ্বিতীয়ত, ফ্যান টোকেন এই মুহূর্তে এশিয়ার ক্রিকেটে যেভাবে ঢুকছে, সেটি সমর্থকদের সঙ্গে দলের সম্পর্ককে লেনদেনে রূপান্তর করছে। ফুটবলে Chiliz ও Socios মডেলটি যা করেছে, ক্রিকেটে তার প্রতিরূপ এখনও ছোট পরিসরে। এই মডেলের আসল ঝুঁকি রাজনৈতিক নয়, পরিমাপগত। যখন একটি ফ্র্যাঞ্চাইজি দলের টোকেনের মূল্য নির্ধারিত হয় ম্যাচ-ফলাফল ও সোশ্যাল এনগেজমেন্টে, তখন ইনসেনটিভ স্ট্রাকচার এমনভাবে তৈরি হয় যা প্রক্রিয়ার চেয়ে ফলাফলকে পুরস্কৃত করে। এইচএস-এর প্রেসার তখন বাড়ে।

তৃতীয়ত, অডিটেবিলিটি। আমি ২০১৮ সাল থেকে প্রতিটি মডেল-আপডেট প্রকাশ্যে লিখে রাখার অভ্যাসটা রেখেছি কারণটা সরল — যে মডেল নিজের ভুল লিখে রাখে না, সেটি পরের ভুলের জন্য প্রস্তুত থাকে না। অন-চেইন লেজার সেই অভ্যাসটাকে প্রাতিষ্ঠানিক রূপ দিতে পারে। কেবল ফলাফল নয়, প্রত্যাশিত মান এবং প্রকৃত মানের ব্যবধানও যদি সংরক্ষিত থাকে, তাহলে পরের টুর্নামেন্টে মডেল পুনরায় ক্যালিব্রেট করা যায়।

এখানে একটি সংখ্যা দিই। ২০২৫ সালের ৯ মার্চ দুবাইয়ে চ্যাম্পিয়ন্স ট্রফি ফাইনালে নিউজিল্যান্ড ২৫১/৭ করেছিল, ভারত ৪৯ ওভারে ২৫৪/৬ তুলে নিয়েছিল। ঐতিহ্যবাহী ব্যাখ্যা হবে রোহিত শর্মার ৭৬। কিন্তু শেষ দশ ওভারে ভারতের প্রয়োজনীয় রান-রেট যখন ৬.২ ছাড়িয়েছিল, তখন কন্ডিশন-অ্যাডজাস্টেড উইকেট-ইকুইটি দেখাচ্ছিল নিউজিল্যান্ডের মাত্র ৩৮ শতাংশ সম্ভাবনা। অর্থাৎ ম্যাচটা তখনই গড়িয়ে গিয়েছিল, শেষ বলের আগেই।

---

বিপরীত দৃষ্টিকোণ: চেইন সত্যের প্রমাণ দেয় না, সত্যের সাক্ষ্য দেয়

এশিয়ার ক্রিকেটে ব্লকচেইন-উৎসাহের যে ঢেউ উঠছে, তার একটি বিপজ্জনক অনুমান ভেতরে লুকিয়ে আছে — যে নোটারাইজড মানে নিরপেক্ষ, আর অপরিবর্তনীয় মানে নির্ভুল। দুটোই ভুল।

একটি লেজার শুধু লিখে রাখে কে কী বলেছে। লাইন-লেংথ ট্র্যাকিং সিস্টেম যদি ভুলভাবে একটি বলের দৈর্ঘ্য ছয় মিটার লিখে ফেলে, ব্লকচেইন সেটি চিরকালের জন্য সংরক্ষণ করবে, সংশোধন করবে না। গত বছর একটি ফ্র্যাঞ্চাইজি লিগে ক্যামেরা-কলিব্রেশন ত্রুটির কারণে এক স্পেলারের ডট-বল শতাংশ ৮ পয়েন্ট বেশি দেখাচ্ছিল। ডেটা ভুল ছিল, কিন্তু সেটি যদি অন-চেইন যেত, তাহলে ভুলটি অপরিবর্তনীয় হয়ে যেত।

দ্বিতীয় বিপত্তি হলো পরিমাপের রাজনীতি। কে মেট্রিকটি সংজ্ঞায়িত করবে, সেই প্রশ্নটিই আসল ক্ষমতার প্রশ্ন। ফুটবলে হিটম্যাপ দীর্ঘদিন ধরে নতুন চা-পাতার ভবিষ্যদ্বাণী হয়ে দাঁড়িয়েছে — একটি উজ্জ্বল রঙের ছবি দেখিয়ে বলা হয় খেলোয়াড়টি মাঝমাঠে দাপিয়ে খেলেছে, অথচ টিম-স্ট্রাকচারে তার ভূমিকা ছিল সম্পূর্ণ ভিন্ন। ক্রিকেটে এই ভূমিকা স্পষ্টভাবে দৃশ্যমান — একজন বোলারকে যখন ম্যাচ-আপের জন্য এক ওভার দেওয়া হয়, তখন তার ইকোনমি সংখ্যা অর্থহীন। যে স্টেকহোল্ডার মেট্রিকের সংজ্ঞা ঠিক করবে, সে-ই গল্পটি লিখবে। ব্লকচেইন সেটি বদলাবে না।

তৃতীয় এবং সবচেয়ে জরুরি বিপত্তি — টোকেনাইজেশন আর পারফরম্যান্সের মধ্যে সম্পর্কটি সহজে উল্টো দিকেও কাজ করতে পারে। যখন একটি দলের ফ্যান টোকেনের মূল্য স্বল্পমেয়াদি ফলাফলে বাঁধা পড়ে, তখন নির্বাচন কমিটির ওপর চাপ আসে পরীক্ষামূলক সিদ্ধান্ত এড়ানোর। একটি তরুণ লেগ-স্পিনারকে প্রথম ম্যাচে খেলানো মানে ঝুঁকি; ঝুঁকি মানে টোকেন-প্রাইসের অস্থিরতা। পরিমাপযোগ্য প্রণোদনা যখন অপরিমাপযোগ্য উন্নয়নের ওপর প্রাধান্য পায়, তখন দীর্ঘমেয়াদি পাইপলাইনটি ক্ষতিগ্রস্ত হয়।

এশিয়ার ক্রিকেটের কাঠামো ইতিমধ্যেই ভঙ্গুর। শ্রীলঙ্কার ২০২৩ এশিয়া কাপ ফাইনালে ৫০ রানে অলআউট হওয়ার ঘটনাটি এক রাতের বিপর্যয় নয় — সেটি নির্বাচন-কাঠামো, ঘরোয়া প্রতিযোগিতার মান এবং পেস-ডেপথের দীর্ঘমেয়াদি ক্ষয়ের ফলাফল। ওই ম্যাচে মোহাম্মদ সিরাজ ৬/২১ নিয়েছিলেন, কিন্তু পরের ছয় মাসে শ্রীলঙ্কার ব্যাটিং গড় ফিরেছে স্বাভাবিক অবস্থায়, কারণ সমস্যাটি প্রক্রিয়াগত ছিল।

তাহলে ব্লকচেইনের ভূমিকা কোথায়? ভূমিকা আছে — কিন্তু সেটি মেট্রিক আবিষ্কারের নয়, মেট্রিক অডিটের। বল-বাই-বল ফিড, টাইমস্ট্যাম্প, ম্যাচ-স্টেট ভেরিয়েবল এবং প্রত্যাশিত মান — এই চারটি যদি একটি পাবলিক লেজারে থাকে, তাহলে একজন বিশ্লেষক তিন বছর পরেও বলতে পারবেন কোন ম্যাচে তার মডেল কেন ভুল করেছিল। ২০২০ সালে ফাঁকা স্টেডিয়ামের সময় আমি এই ধরনের পুনঃক্যালিব্রেশন করেছিলাম — হোম-অ্যাডভান্টেজ ভেরিয়েবল তখন কার্যত অচল হয়ে গিয়েছিল, অথচ বেশিরভাগ মডেল সেটি ধরে রাখেনি। সেই ভুল থেকে শেখা শিক্ষাটাই আজকের ডেটা-অডিট বিতর্কে সবচেয়ে বেশি প্রাসঙ্গিক।

---

পরবর্তী রাউন্ডের সংকেত

পরের ছয় মাসে এশিয়ার ক্রিকেটে দুটো জিনিস একসঙ্গে ঘটবে — ডেটা-লেজারের সংখ্যা বাড়বে, আর ডেথ-ওভারের মডেল ব্যর্থতার হারও বাড়বে। কারণ প্রথমটি অবকাঠামোর প্রশ্ন, দ্বিতীয়টি সংজ্ঞার প্রশ্ন।

আমি আগামী টুর্নামেন্ট চক্রে একটা জিনিস লক্ষ্য করব: কোন ফ্র্যাঞ্চাইজি বা বোর্ড প্রথমে নিজের ভুল মডেল-প্রেডিকশন প্রকাশ্যে লিখবে। যে প্রতিষ্ঠান সেটি করবে, সে-ই আসলে ব্লকচেইনের আসল সুবিধাটি ব্যবহার করছে — লেনদেনের স্বচ্ছতা নয়, ব্যর্থতার স্বচ্ছতা।

বাকিটা সময় বলবে। বলের সংখ্যা নয় — কন্ডিশনের।