ডেথ ওভারের সংকট আসলে মাপার সংকট: বিপিএল ও এশিয়া কাপের জন্য একটি ঘরোয়া ফেজ-মডেল

রাত পৌনে একটা। ময়মনসিংহের বারান্দায় ল্যাপটপের নীল আলোয় বসে আমি একটি পুরনো বিপিএল ম্যাচ বল-বল করে স্প্রেডশিটে তুলছিলাম। স্কোরকার্ড বলছে, দলটি পাওয়ারপ্লেতে ৫২ রান তুলেছে, শেষ দশ ওভারে মাত্র ৬১। ধারাভাষ্যে বলা হচ্ছে “ব্যাটিং ভেঙে পড়েছে।” আমার শিট অন্য কথা বলে: দলটি ভাঙেনি, দলটি একটি ফেজ বদলেছে — আর আমি সেই বদলটি সঠিকভাবে মাপিনি। ওই রাতেই সিদ্ধান্ত নিলাম, এশিয়ার পিচে টি-টোয়েন্টির জন্য একটি ঘরোয়া ফেজ-মডেল বানাব, আমদানি করা নয়। কারণ সংকটটা স্কোরকার্ডের নয়, সংকটটা মাপার।

মাপার সমস্যাটা স্পষ্ট করা দরকার। টি-টোয়েন্টির প্রচলিত ভাষা — পাওয়ারপ্লে, মিডল ওভার, ডেথ ওভার — আসলে একটি ব্যাকরণ, আর সেই ব্যাকরণ লেখা হয়েছে ইংল্যান্ডের বাউন্সি পিচ আর অস্ট্রেলিয়ার বড় মাঠের জন্য। উপমহাদেশে সেই ব্যাকরণ অর্ধেক সত্য। এখানে মাঠ ছোট, বাউন্ডারি কখনও ৬৫ মিটারের নিচে নেমে আসে; রাতের দ্বিতীয় ইনিংসে শিশির বল স্লিপারি করে দেয়; আর স্লো পিচে বল ব্যাটে আসে দেরিতে। এই তিনটি ভেরিয়েবল — মাঠের আকার, শিশির, পিচের গতি — আমদানি করা স্ট্রাইক-রেট থ্রেশহোল্ডকে অর্থহীন করে দেয়। আইপিএলে যে স্ট্রাইক রেট “ধীর” বলে গণ্য, সেটিই এশিয়ার একটি স্লো পিচে দুর্দান্ত ইনিংস হতে পারে।

আমি ২০১১ সালে বিডিক্রিকটিম নামে একটি সোশ্যাল-মিডিয়া ক্রিকেট পেজ চালু করেছিলাম, তখন থেকেই একটি অভ্যাস তৈরি হয়েছিল — দাবি করার আগে গুনে নেওয়া। ২০১৭ সালে ফুটবল ল্যাব বিডি-তে যোগ দেওয়ার পর সেই অভ্যাস একটি পদ্ধতিতে পরিণত হয়। ফুটবলের জন্য আমি xG বানিয়েছিলাম, কিন্তু ক্রিকেটে xG নেই; ক্রিকেটের নিজের মেট্রিক দরকার। তাই আমি ফুটবলের কাঠামো ধার করলাম — ফেজ, প্রেস, টেম্পো — কিন্তু সংখ্যাগুলো নিজে তৈরি করলাম।

আমার ফেজ-মডেল বলকে তিন ভাগে ভাগ করে: ওভার ১–৬ (পাওয়ারপ্লে), ওভার ৭–১৫ (মিডল), ওভার ১৬–২০ (ডেথ)। প্রতিটি ভাগে আমি চারটি সংখ্যা লিখি: ফেজ স্ট্রাইক রেট (PSR), বাউন্ডারি শতাংশ (B%), ডট-বল প্রেশার (DBP), এবং উইকেট-ইকুইটি (WE)। DBP মানে প্রতি ওভারে কতগুলো ডট বল চাপ তৈরি করছে; WE মানে কোন ফেজে উইকেট পড়লে রানের হিসাব কতটা বদলায়। এই চারটি মিলিয়ে আমি একটি দলের ফেজ-প্রোফাইল আঁকি।

এই মুহূর্তে আমার কাছে বিপিএলের ২০১৯ থেকে ২০২৪ পর্যন্ত চার মৌসুমের বল-বল ডেটা আছে — ১৪২ ম্যাচ, প্রায় ৩৪ হাজার বৈধ বল। ডেটা পরিষ্কার করতে গিয়ে প্রথম যে সমস্যাটা পেলাম, সেটা ফাঁক নয়, পক্ষপাত। যেসব ম্যাচে দল জিতেছে, সেগুলোর ডেথ-ওভার ডেটা বেশি পূর্ণ, কারণ জেতা দল প্রায়ই উইকেট হাতে রেখে শেষ পর্যন্ত ব্যাট করে। এটাই সারভাইভর বায়াস — আমরা শুধু টিকে থাকা ইনিংসগুলো ভালোভাবে দেখি।

মূল প্রশ্ন হলো, এশিয়ার পিচে কোন ফেজ আসলে ম্যাচ জেতায়। আমার v0.1 মডেল বলছে, উত্তরটি পাওয়ারপ্লে নয়, উত্তরটি মিডল ওভার। ১৪২ ম্যাচের মধ্যে যেসব দল ওভার ৭–১৫-এ প্রতি ওভারে ৮.৪ রানের বেশি তুলেছে, তারা ৬৮ শতাংশ ম্যাচ জিতেছে। উল্টোদিকে যেসব দল পাওয়ারপ্লেতে ৯-এর বেশি রান তুলেছে, তাদের জয়ের হার ৫৪ শতাংশ। অর্থাৎ মিডল ওভারে গতি ধরে রাখা পাওয়ারপ্লে বিস্ফোরণের চেয়ে বেশি দামি।

কারণটা পিচে লুকিয়ে আছে। স্লো পিচে নতুন বলে ব্যাটিং সবচেয়ে সহজ; পাওয়ারপ্লেতে দু'জন ফিল্ডার বলের বাইরে থাকায় বাউন্ডারি সহজ হয়। কিন্তু ওভার ৭ থেকে স্পিনাররা বল ধরেন, আর স্লো পিচে স্পিন কেবল ঘোরে না, গতি কমিয়ে দেয়। যে দল মিডল ওভারে স্ট্রাইক রোটেট করতে পারে, সে ডেথ ওভারে পৌঁছায় উইকেট হাতে নিয়ে, আর তখনই ডেথ-ওভার বিস্ফোরণ সম্ভব হয়। যে দল মিডল ওভারে আটকে যায়, সে ডেথ ওভারে পৌঁছায় ছয়-সাত উইকেট হারিয়ে, আর তখন ৬১ রানই তার সীমা।

আমার v0.1 ডেটাসেটের ফেজ-প্রোফাইলটি দেখতে এমন:

| ফেজ | গড় PSR | B% | DBP | WE | |---|---|---|---|---| | পাওয়ারপ্লে (১–৬) | ১২৮ | ১৪.২% | ৩.১ | ১.০ | | মিডল (৭–১৫) | ১১৯ | ৯.৮% | ৪.৬ | ১.৭ | | ডেথ (১৬–২০) | ১৪৭ | ১৬.৫% | ৩.৮ | ২.৪ |

টেবিলটি পড়লে একটি কথা স্পষ্ট হয়: মিডল ওভারে ডট-বল প্রেশার সবচেয়ে বেশি (৪.৬), কিন্তু উইকেট-ইকুইটি সবচেয়ে কম (১.৭)। এশিয়ার পিচে মিডল ওভার হলো সেই অদৃশ্য যুদ্ধ, যেখানে ম্যাচের গতি নির্ধারিত হয় — কোনো বিস্ফোরণ ছাড়াই।

এখানেই আমার মডেলের সবচেয়ে বড় রেসিডুয়াল — যে গল্পটা মডেল আশা করেনি। পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট আর ডেথ-ওভার স্ট্রাইক রেটের মধ্যে সম্পর্ক প্রায় শূন্য (R² = ০.০৬)। সহজ কথায়, যে দল শুরুতে দ্রুত রান করে, সে শেষেও দ্রুত রান করবে — এই ধারণাটি ডেটায় নেই। এগুলো দুটি আলাদা দক্ষতা, দুটি আলাদা ব্যাটসম্যান-প্রোফাইল। যে ওপেনার পাওয়ারপ্লেতে ১৪০ স্ট্রাইক রেট রাখেন, তিনি ডেথ ওভারে প্রায়ই অপ্রাসঙ্গিক; আর যে ফিনিশার ডেথ ওভারে ১৮০ রাখেন, তিনি পাওয়ারপ্লেতে সময় নেন। মুস্তাফিজুর রহমানের কাটার-ভিত্তিক ডেথ-ওভার স্পেল আর তাসকিন আহমেদের নতুন বলে পাওয়ারপ্লে-সুইং এই দুই ফেজের দুটি আলাদা দক্ষতার সহজ উদাহরণ — একজন ম্যাচের প্রথম ছয় ওভারে অপ্রাসঙ্গিক, অন্যজন শেষ চার ওভারে।

শিশিরের প্রশ্নটি আমি আলাদা করে দেখেছি। যে ম্যাচগুলোর দ্বিতীয় ইনিংসে শিশির ছিল (আমি কোডে এটিকে রাত ৯টার পর শুরু হওয়া ইনিংস হিসেবে চিহ্নিত করি), সেখানে মিডল-ওভারে স্পিনারদের ইকোনমি গড়ে ০.৯ রান বেড়েছে। ভেজা বলে স্পিনার গ্রিপ পায় না, সিমারও পায় না। ফলে শিশির ডেথ-ওভারে পাওয়ার-হিটিং সহজ করে দেয়। এখানে একটি সতর্কতা জরুরি: শিশিরকে আমি ঘড়ি দিয়ে মেপেছি, আর্দ্রতা-যন্ত্র দিয়ে নয় — বিপিএলের স্টেডিয়ামে আর্দ্রতা-সেন্সরের ধারাবাহিক ডেটা নেই, তাই এটি একটি প্রক্সি, সত্য নয়।

আরেকটি জিনিস আমার মডেল স্পষ্ট দেখাল: ডেথ ওভারে উইকেট-ইকুইটি পাওয়ারপ্লের প্রায় আড়াই গুণ। ডেথ ওভারে একটি উইকেট হারানোর “মূল্য” পাওয়ারপ্লের একটি উইকেট হারানোর চেয়ে অনেক বেশি। এটাই ব্যাখ্যা করে, কেন ৬১ রান করা সেই দলটি আসলে “ভেঙে পড়েনি” — সে তার উইকেট ডেথ ওভারে খরচ করেছে, আর মডেলের হিসাবে সেটি অদক্ষ পুঁজি বিনিয়োগ।

একটি নির্দিষ্ট ম্যাচ দিয়ে বিষয়টা বোঝা যাক। আমার লগে থাকা একটি ম্যাচে দল-ক পাওয়ারপ্লেতে ৫৮ রান তোলে, দুই উইকেট হারিয়ে। মিডল ওভারে তারা ৭০ রান করে, কিন্তু চার উইকেট হারায় — DBP ছিল ৫.২। ডেথ ওভারে পৌঁছে তাদের হাতে থাকে চার উইকেট, আর তারা ৪৪ রান তোলে; মোট ১৭২। বিপরীত দল পাওয়ারপ্লেতে ৪১ করে, কিন্তু মিডল ওভারে মাত্র দুই উইকেট হারিয়ে ৭৮ রান তোলে। ডেথ ওভারে তাদের হাতে ছয় উইকেট, আর তারা ৫৯ রান তোলে — ম্যাচ জিতে যায়। স্কোরকার্ড দুটোই “ভালো” দেখায়; মডেল দেখায়, একটির উইকেট-ইকুইটি অন্যটির চেয়ে অনেক বেশি কার্যকরভাবে খরচ হয়েছে।

এশিয়া কাপের মঞ্চে এই ফেজ-মডেল আরও প্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠে, কারণ সেখানে পিচ-অভিযোজন ক্ষমতার পার্থক্যটাই সবচেয়ে বড় ভেরিয়েবল হয়ে দাঁড়ায়। দুবাই বা কলম্বোর স্লো-লো পিচে বল ব্যাটে আসে আরও ধীরে, আর বাউন্ডারি টানতে হয় হাতে। এই অবস্থায় পাওয়ারপ্লে-ভিত্তিক দলগুলো প্রায়ই বিভ্রান্ত হয়, কারণ নতুন বলে তাদের স্বাভাবিক খেলা কাজ করে না, আর মিডল ওভারে স্ট্রাইক রোটেশন ছাড়া তারা চাপে পড়ে যায়। আমার ডেটা বলছে, টুর্নামেন্ট-ভিত্তিক নমুনায় মিডল-ওভারের গুরুত্ব আরও বাড়ে — কারণ একই দলের বিরুদ্ধে বারবার না খেলে টিম-কম্বিনেশনের ধারাবাহিকতা কমে।

কোভিড-পর্বে আমি খালি স্টেডিয়ামের প্রভাব মাপতে গিয়ে শিখেছিলাম, পরিবেশ একটি ভেরিয়েবল, প্রেক্ষাপট নয়। ক্রিকেটেও সেটি সত্য। ২০২০ সালে খালি স্টেডিয়ামে হওয়া টি-টোয়েন্টি ম্যাচগুলোর ডেটা আমি আলাদা করে রাখি, কারণ ভিড়ের চাপ আর আম্পায়ারিং দুটোই পাল্টে যায়। ভিড়ের গর্জন ফিল্ডারের ক্যাচে প্রভাব ফেলে না, কিন্তু বাউন্ডারির কাছে ডাইভে, থ্রো-তে, এমনকি এলবিডব্লিউ সিদ্ধান্তে প্রভাব ফেলে — অন্তত তত্ত্বটি তাই বলে। আমার ২২টি খালি-স্টেডিয়াম ম্যাচের নমুনায় হোম টিমের মিডল-ওভার স্ট্রাইক রেট গড়ে ৭ শতাংশ বেড়েছিল; কিন্তু নমুনা এত ছোট যে আমি এটিকে প্রমাণ বলি না, বলি একটি সংকেত।

গ্রাসরুট ফুটবল আমাকে শিখিয়েছে, ডেটা ড্যাশবোর্ড থেকে নয়, কাদা থেকে জন্মায়। ক্রিকেটে “কাদা” মানে মাঠের বল-বল রেকর্ড, স্কোরারবুক, স্থানীয় ধারাভাষ্যের নোট। বিপিএলের বল-বল ডেটা ততটা পরিষ্কার নয় যতটা দরকার — কোন বলটি ডট ছিল, কোনটি এক রান, কোনটি ওয়াইড, এসব নিয়ে ধারাবাহিকতার অভাব আছে। তাই আমি প্রতিটি ম্যাচ নিজে দেখে লগ করি, অটোমেটেড ফিডের উপর ভরসা করি না। বছরের পর বছর ম্যাচ দেখে আমার যে অভ্যাস তৈরি হয়েছে, সেটি হলো: বল-বল না দেখলে সংখ্যা বিশ্বাস করি না। এশিয়ার ক্রিকেটকে যদি এশিয়ার চোখে না দেখি, আমরা কেবল অন্যের আয়নায় নিজের মুখ খুঁজব।

বিপিএলের আরেকটি স্তর আছে, যা ডেটার বাইরে গেলেও ডেটাকে প্রভাবিত করে — তরুণ পেসারদের কাজের চাপ। আমার লগে ২১ বছরের নিচে থাকা পেসারদের ক্ষেত্রে একটি প্যাটার্ন আছে: যারা দ্রুত সাফল্য পায়, পরের মৌসুমে তাদের বোলিং-ভার প্রায় ৩০ শতাংশ বাড়ে। শরীর তখনও তৈরি হয়নি, কিন্তু ফ্র্যাঞ্চাইজি জেতে চায় এখনই। এই তাড়াহুড়ো মডেলে ধরা পড়ে না, ধরা পড়ে ইনজুরি-তালিকায়।

আর ইনজুরি-তালিকা নিজেই একটি অস্বচ্ছ ডেটাসেট। “সপ্তাহে-সপ্তাহে” শব্দটি আমার কাছে সবসময় সন্দেহজনক শোনায়; এটি প্রায়শই একটি যোগাযোগ-ব্যবস্থাপনার ভাষা, চিকিৎসার রিপোর্ট নয়। একজন খেলোয়াড় ফিরে আসেন, কিন্তু তার ডেথ-ওভার স্ট্রাইক রেট আগের অবস্থায় ফিরতে ছয় মাস লাগে — এই দেরিটা কোনো স্কোরকার্ড দেখায় না। আমার মডেলে আমি “রিটার্ন-পরে-রেসিডুয়াল” নামে একটি আলাদা কলাম রাখি, যেখানে ফেরার পর প্রথম দশ ইনিংসের পার্থক্য লিখি। প্রায় প্রতিবারই সংখ্যাটি ঋণাত্মক।

এখন সেই অংশ, যেখানে আমি নিজের মডেলের বিরুদ্ধে দাঁড়াই। সম্পর্ক মানেই কারণ নয়। মিডল-ওভার গতি আর জয়ের মধ্যে সম্পর্ক আছে, কারণ প্রমাণিত নয়। হতে পারে ভালো দলগুলো স্বাভাবিকভাবেই ভালো মিডল-ওভার ব্যাটসম্যান কেনে — অর্থাৎ টাকা আগে আসে, দক্ষতা পরে; এটি একটি নির্বাচন-পক্ষপাত। আমার ১৪২ ম্যাচের নমুনা বড় শোনায়, কিন্তু ফেজ-ভিত্তিক বিশ্লেষণে প্রতিটি ফেজে ম্যাচ-প্রতি তথ্য কম, তাই আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান চওড়া। শিশির-ভেরিয়েবলটি প্রক্সি, আর ঘড়ি আর আর্দ্রতা এক জিনিস নয়। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কথা হলো, ডেথ-ওভার স্ট্রাইক রেট নিজেই একটি পক্ষপাতী মেট্রিক, কারণ যে ইনিংস ডেথ ওভার পর্যন্ত টেকে, সেটি ইতিমধ্যে একটি সফল ইনিংসের উপসেট।

আমদানি করা বেঞ্চমার্কের বিরুদ্ধে আমার আপত্তিও এখানেই। আইপিএলের ডেথ-ওভার থ্রেশহোল্ড (প্রতি ওভারে ১০+ রান) এশিয়ার ঘরোয়া লিগে সরাসরি বসালে আমরা ভুল দলকে ভুল করব। এশিয়ার স্লো পিচে প্রতি ওভারে ৮.৫ রান একটি ভালো ডেথ ওভার হতে পারে, যদি সেটি চারটি উইকেট হাতে রেখে আসে। থ্রেশহোল্ড স্থানীয় প্রেক্ষাপটে ক্রমাঙ্কিত না করলে মেট্রিকটি কেবল একটি সংখ্যা, প্রমাণ নয়। ফ্র্যাঞ্চাইজি অর্থনীতিতেও একই যুক্তি খাটে: ছোট দল তরুণ প্রতিভা গড়ে তোলে, আর বড় দল বা জাতীয় দল সেটি তুলে নেয় — অর্ধ-তৈরি পণ্য চিরকাল অন্যের জন্য তৈরি হতে থাকে।

আগামী রাউন্ডে আমি পাওয়ারপ্লে স্কোর দেখব না। আমি দেখব, ওভার ৭ থেকে ১৫-এ কোন দল প্রতি ওভারে আট রানের উপরে টিকতে পারে, আর সেই সময়ে কত উইকেট হাতে রাখে। যে দল মিডল ওভারে উইকেট বাঁচিয়ে গতি ধরে রাখবে, সে-ই ডেথ ওভারে বিস্ফোরণের সুযোগ পাবে — শুধু যদি শিশির তার পক্ষে থাকে। একটি প্রশ্ন আমার ডেটা এখনও উত্তর দেয় না: যদি শিশির দ্বিতীয় ইনিংসকে সুবিধা দেয়, তবে টস জেতা মানে কি অর্ধেক ম্যাচ জেতা? এই উত্তরটি এখনও আমার শিটে লেখা নেই। যে রাত থেকে শুরু, সেই রাতেই থামলাম — কিন্তু হিসাব খোলা রইল।