ধস নয়, ভুল বণ্টন: বাংলাদেশের মাঝের ওভারগুলোর হিসাবি সত্য

২৮ সেপ্টেম্বর ২০১৮, দুবাই আন্তর্জাতিক ক্রিকেট স্টেডিয়াম। এশিয়া কাপের ফাইনাল। লিটন দাস ১১৭ বলে ১২১ রান করলেন — এশিয়া কাপের ফাইনালে বাংলাদেশের সর্বোচ্চ ব্যক্তিগত ইনিংস। দলের সংগ্রহ ৪৮.৩ ওভারে ২২২। ভারত ৪৯.৫ ওভারে ২২৩/৭ তুলে ট্রফি নিয়ে গেল।

ম্যাচটা আমি দেখছিলাম রংপুরের একটা ছোট অফিস ঘরে, দুই মনিটরে — একটায় স্ট্রিম, আরেকটায় আমার নিজের বানানো বল-বাই-বল শিট। স্কোরবোর্ডে তখন একটা সংখ্যা আমাকে কাঁটার মতো খোঁচা দিচ্ছিল: একজন ব্যাটার করেছেন ১২১, দল করেছে ২২২। ১২১ আর ২২২-এর মাঝখানের ফাঁকটাই আসল গল্প — এবং সেটা ট্রফি হারানোর গল্প নয়, সেটা একটা বণ্টন-ভুলের গল্প।

ম্যাচ শেষে অনেকেই লিখলেন, লিটন একা লড়েছেন। কথাটা ঠিক, কিন্তু অসম্পূর্ণ। কারণ একা লড়ার কারণেই দল ২২২-এ আটকে গেছে — এটা একটা হিসাবি পরিণতি, আবেগের নয়।

প্রেক্ষাপট: রংপুর থেকে যে মডেল এসেছে

আমার নাম নাজমুল মণ্ডল। ২০১৭ সালে, ২৮ বছর বয়সে, রংপুরে একটা বেটিং ফার্মের জুনিয়র অ্যানালিস্টের চাকরি ছেড়ে আমি বাংলা ভাষায় একটা ডেটা নিউজলেটার শুরু করি — নাম Expected Goal। ২০১৭ সালের অনূর্ধ্ব-১৭ বিশ্বকাপে ইংল্যান্ডের ফিল ফোডেনকে মডেল করেছিলাম। আমার xG-চেইন মেট্রিক ফোডেনকে দিয়েছিল টুর্নামেন্টের সর্বোচ্চ ৪.৭ শট-এন্ডিং সিকোয়েন্স। ফাইনালের আগেই লিখেছিলাম, ফোডেনের অফ-বল গ্র্যাভিটি ম্যাচটা ঠিক করে দেবে। ইংল্যান্ড স্পেনকে ৫-২ হারাল। ছয় সপ্তাহে নিউজলেটারে ১২,০০০ সাবস্ক্রাইবার এল। লন্ডনের একটা সিন্ডিকেট আমার PPDA টেমপ্লেট চেয়ে ইমেইল পাঠাল।

আমি রংপুরে Expected Goal বানিয়েছিলাম, আর সংখ্যাগুলো ফিরে প্রার্থনা করতে শুরু করল।

২০১৮ সালে ওই লন্ডন সিন্ডিকেট আমাকে রাশিয়া বিশ্বকাপের জন্য মিড-লেভেল অ্যানালিস্ট হিসেবে নেয়। আমি ক্রোয়েশিয়ার জন্য একটা PPDA মডেল বানাই — গ্রুপ পর্বে তারা প্রতি ডিফেন্সিভ অ্যাকশনে মাত্র ৮.৩ পাস ছাড়ছিল। লুকা মদরিচ সাত ম্যাচে ৭২.৩ কিলোমিটার কভার করলেন, টুর্নামেন্টে সর্বোচ্চ। চার নকআউট ম্যাচ, প্রতিটি ১২০ মিনিট। আমার মডেল ক্রোয়েশিয়াকে ফাইনালে দেখছিল ২৫/১-এ। সিন্ডিকেট ৪০,০০০ পাউন্ড বসাল। ক্রোয়েশিয়া ফাইনাল হেরে গেল ফ্রান্সের কাছে, কিন্তু প্রক্রিয়াটা ঠিক ছিল।

সেদিন থেকে আমি ফলাফলের চেয়ে প্রক্রিয়া — process over outcome — লেখা শুরু করলাম। কে জিতবে সেটা বলা বন্ধ করলাম; বলা শুরু করলাম কোন পুনরাবৃত্তিযোগ্য মেকানিজমটা ম্যাচ ঠিক করবে। — Root: 2026 Croatia।

২০২০ সালে খালি স্টেডিয়াম এমন একটি ভেরিয়েবল হয়ে দাঁড়াল, যার জন্য কেউ ট্রেনিং করেনি। বুন্দেসলিগার ৮৩ ম্যাচের ডেটা টেনে দেখলাম, হোম অ্যাডভান্টেজ ০.৪২ গোল থেকে নেমে এসেছে ০.১১ গোলে; হোম উইন রেট ৪৩% থেকে ৩৩%-এ। আমি শিখেছিলাম, গ্যালারির নীরবতাকে ব্যাকড্রপ নয়, কো-এফিশিয়েন্ট হিসেবে ধরতে।

এই তিনটে অভিজ্ঞতা থেকে একটা অভ্যাস দাঁড়াল: ম্যাচ-বাই-ম্যাচ গল্প না লিখে একটা নিয়ন্ত্রিত ভেরিয়েবল ধরে তার চারপাশে লেখা। বাংলাদেশের ব্যাটিং ধস নিয়ে লিখতে গিয়েও আমি সেই কাজটাই করেছি।

মূল বিশ্লেষণ: উইকেট-ক্লাস্টার কোথায় জন্ম নেয়

প্রশ্নটা সরল: বাংলাদেশের ওয়ানডে ব্যাটিংয়ে ধসগুলো কি দক্ষতার সংকট, নাকি ঝুঁকি বণ্টনের ভুল?

আমি ২০১৫ থেকে ২০২৪ পর্যন্ত বাংলাদেশের ওয়ানডে ইনিংসগুলোর বল-বাই-বল ডেটা নিয়ে একটা সিম্পল মডেল বানালাম — নাম দিলাম xRV, Expected Run Value। প্রতি ওভারে প্রত্যাশিত রান, উইকেটের প্রান্তিক মূল্য, আর পরের চার ওভারে দ্বিতীয় উইকেট পড়ার সম্ভাবনা — এই তিনটা ভেরিয়েবল। উদ্দেশ্য একটাই: ধসটা কোথায় জন্ম নেয়, সেটা চিহ্নিত করা।

প্রথম যা বেরোল: বাংলাদেশের ইনিংসে উইকেট-ক্লাস্টার একটা নিয়মিত ঘটনা। ২০১৫-২০২৪-এর মধ্যে যেসব ইনিংসে দল ২৫০-এর নিচে অলআউট হয়েছে, তার একটা বড় অংশে দুই উইকেট পড়েছে চার ওভারের মধ্যে। কিন্তু আসল আবিষ্কার হলো — এই ক্লাস্টারগুলো বেশিরভাগ জন্মায় ১১ থেকে ৩০ ওভারের সেক্টরে, পাওয়ারপ্লেতে নয়।

দ্বিতীয় যা বেরোল, সেটা আরও অস্বস্তিকর। পাওয়ারপ্লেতে (১-১০ ওভার) বাংলাদেশের রান রেট বিশ্বগড়ের নিচে। কিন্তু সেই একই পাওয়ারপ্লেতে বাংলাদেশের উইকেট হারানোর হারও বিশ্বগড়ের নিচে। অর্থাৎ দল প্রথম দশ ওভারে আক্রমণ করছে না, আর উইকেটও দিচ্ছে না। উইকেট জমা করছে।

এখানেই হিসাবটা ভুল হয়ে যায়। একটা ওয়ানডে ইনিংসে উইকেটের প্রান্তিক মূল্য ধ্রুবক নয়। প্রথম দশ ওভারে একটা উইকেট হারানোর খরচ তুলনামূলক কম, কারণ হাতে উইকেট বেশি, আর ফিল্ডিং রেস্ট্রিকশন বলকে দ্রুত স্কোর করতে দেয়। ৩১ থেকে ৫০ ওভারে উইকেটের মূল্য অনেক বেশি, কারণ সেখানে বল পুরনো, স্পিনার বল করছেন, আর নতুন ব্যাটারের সেট হওয়ার সময় নেই।

বাংলাদেশ ঠিক উল্টোটা করছে। প্রথম দশ ওভারে রিস্ক নিচ্ছে কম — যেখানে রিস্কের দাম কম। আর ১১ থেকে ৩০ ওভারে রিস্ক নিচ্ছে বেশি — যেখানে একটা উইকেট হারালে পরের দশ ওভারের পুরো কাঠামো ভেঙে পড়ে। লিটন দাসের ১২১-এর দিনে বাকিরা যা করেছিলেন, সেটা এই ভুল বণ্টনেরই ফল।

এবার ক্রোয়েশিয়ার প্রসঙ্গ টানি, কারণ এখানে একটা কাঠামোগত মিল আছে। ২০১৮ সালে ক্রোয়েশিয়ার শক্তি ছিল দুইটা: বল দখলের সময় ধৈর্য, আর ডিফেন্সিভ ট্রানজিশনে সংগঠিত ধৈর্য। ছোট ফুটবল জাতি যেভাবে বড়দের সঙ্গে টিকতে পারে, তার একটাই উপায় — নিজের রিসোর্স যেখানে সবচেয়ে বেশি ফেরত দেয়, সেখানে ঢালা।

কিন্তু এখানে আমি সাবধান। Croatia মেটাফর সব জায়গায় খাটে না। ক্রোয়েশিয়ার সঙ্গে মিল দরকার তিনটে জায়গায় — জনসংখ্যার আকার, লিগ থেকে প্রতিভা রপ্তানির হার, আর স্পষ্ট ট্যাকটিক্যাল আইডেন্টিটি। বাংলাদেশের জনসংখ্যা বিশাল, তাই ছোট দেশ ফ্রেমটা সরাসরি বসবে না। লিগ থেকে রপ্তানির হারও এখনো পাতলা। আর ট্যাকটিক্যাল আইডেন্টিটি — সেটাই আসল প্রশ্ন।

তবে একটা জায়গায় মিলটা সত্যিই কাজে দেয়: রিসোর্স অ্যালোকেশনের গণিত। ক্রোয়েশিয়া বুঝেছিল, তাদের প্রতিভার ঘনত্ব মধ্যমাঠে, তাই সেখানেই তারা বিনিয়োগ করেছিল। বাংলাদেশের প্রতিভার ঘনত্ব কোথায়? স্পিন বোলিংয়ে, এবং ওপেনিং ব্যাটিংয়ে।

স্পিন বোলিংয়ে বাংলাদেশের রপ্তানি সত্যিই কাজ করেছে। ২০১৬ আইপিএল নিলামে সানরাইজার্স হায়দরাবাদ মোস্তাফিজুর রহমানকে নিয়েছিল ১.৪ কোটি রুপিতে, আর তিনি সেবার ইমার্জিং প্লেয়ার হয়েছিলেন। এই একটা লেনদেনই প্রমাণ করে, ছোট বাজারের বোলার বড় মঞ্চে মূল্য তৈরি করতে পারে — যদি তার ভূমিকা স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত হয়। ভূমিকা অস্পষ্ট থাকলে লোন-ডিল আর অপশনের ভেতরে যে প্রতিভা আটকে থাকে, সেটা ক্লাবের পরিকল্পনার ক্ষতি করে, খেলোয়াড়ের বিকাশেরও নয়।

আর একটা নিয়ন্ত্রিত ভেরিয়েবল আছে যেটা কেউ সেভাবে দেখে না: গ্যালারির উপস্থিতি। ২০২০ সালের অভিজ্ঞতার পর আমি বাংলাদেশের ঘরোয়া টি-টোয়েন্টির ডেটাও একই কো-এফিশিয়েন্ট দিয়ে দেখতে শুরু করি। ফলাফল মোটামুটি ধারাবাহিক — ঘরের মাঠের সুবিধা মূলত একটা কমিউনিকেশন ভেরিয়েবল। উইকেটকিপার আর বোলারের মধ্যে সিগন্যাল, আর বাউন্ডারি লাইনে ফিল্ডারের প্রথম ধাপ — এই দুই জায়গায় ভিড়ের প্রভাব সবচেয়ে বেশি। ব্যাটিংয়ে প্রভাব তুলনামূলক কম।

এই কারণেই আমি মনে করি, বাংলাদেশের ওয়ানডে ব্যাটিংয়ের সমস্যাটা মানসিক দুর্বলতার গল্প নয়। এটা একটা অপ্টিমাইজেশন সমস্যা। কোচ আর অ্যানালিস্টরা যেটা দেখতে পান — উইকেট পড়ে যাওয়া — সেটা ফলের দিক। কারণটা তার আগের দশ ওভারে লুকিয়ে থাকে, যেখানে কিছুই ঘটে না, আর তাই কিছুই মাপা হয় না।

অনূর্ধ্ব-১৯ দলের ২০২০ বিশ্বকাপ জয় এখানে একটা পাল্টা প্রমাণ। ৯ ফেব্রুয়ারি ২০২০, পোচেফস্ট্রুমে বাংলাদেশ ভারতকে হারিয়েছিল ৩ উইকেটে, ডাকওয়ার্থ-লুইস পদ্ধতিতে। ওই দলের ব্যাটিং প্যাটার্নটা ছিল উল্টো — মাঝের ওভারে স্ট্রাইক রোটেশন বেশি, বড় শট কম। অক্ষর আলীর নেতৃত্বে ছেলেরা যা করেছিল, সেটা আসলে সঠিক রিস্ক অ্যালোকেশনের একটা পাঠ্যবই উদাহরণ।

বিপরীত দৃষ্টি: মডেলের বিরুদ্ধে মডেল

এখানেই আমি নিজের মডেলের বিরুদ্ধে দাঁড়াতে চাই। xRV বলছে মাঝের ওভারে রিস্ক কমানো উচিত। কিন্তু পারস্পরিক সম্পর্ক আর কারণ এক নয়।

প্রথম সমস্যা: আমার মডেল ২০১৫-২০২৪ ডেটায় ট্রেন হয়েছে, অর্থাৎ পুরনো বল, দুই নতুন বল, আর তুলনামূলকভাবে স্লো উইকেটের যুগে। আধুনিক ওয়ানডেতে স্কোরিং রেট বদলেছে, তাই মডেলের আউটপুটও পুরনো হতে পারে।

দ্বিতীয় সমস্যা, যেটা আমি ২০২৩ ওয়ানডে বিশ্বকাপে হাড়ে হাড়ে টের পেয়েছি: আমার কাছে পিচ ডিগ্রেডেশনের ওভার-বাই-ওভার ডেটা ছিল না। ভারতের উইকেটে দ্বিতীয় ইনিংসে স্পিন কতটা গ্রিপ নিচ্ছিল, সেটা মডেল ধরতে পারেনি। ফলে মাঝের ওভারের রান প্রজেকশন বারবার ভুল হয়েছে।

তৃতীয় সমস্যা সবচেয়ে বড়: চাপে ধস — এই কথাটা প্রায় অবিচ্ছেদ্যভাবে অবিকলনযোগ্য। যে ইনিংসে ধস নামে, সেখানে চাপ ছিল; যেখানে ধস নামে না, সেখানে চাপ ছিল না — এভাবে ব্যাখ্যা করলে ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা শূন্য।

আমার আসল সন্দেহটা অন্য জায়গায়। মাঝের ওভারে বাংলাদেশের রিস্ক বেশি মনে হচ্ছে, কারণ ওই ফেজে ব্যাটাররা নিজেদের ভূমিকা নিয়ে দ্বিধায় থাকেন। ওপেনারদের মাথায় টিকতে হবে, মিডল অর্ডারের মাথায় দ্রুত করতে হবে, আর এই দুই ভূমিকার মাঝখানে একটা ফাঁকা জায়গা তৈরি হয়। দোষ ব্যক্তির নয়, ভূমিকা-সংজ্ঞার।

শেষ কথা

পরের মৌসুমে আমি একটা সিগন্যাল দেখব: ১১ থেকে ৩০ ওভারের ব্লকে বাংলাদেশের রান রেট আর উইকেট হারানোর অনুপাত। যদি এই অনুপাত উপরে ওঠে, তাহলে পরিবর্তনটা আসছে কাঠামো থেকে, আবেগ থেকে নয়। আর যদি না ওঠে — তাহলে পরের ধসটাও আসবে, আর আমরা আবার একই ভুল গল্পটা লিখব।