খালি ঘরের সততা: ইস্পোর্টস বিশ্লেষণে 'তথ্য যথেষ্ট নয়' কেন সবচেয়ে সাহসী উত্তর

সিউলের বারো তলার ফ্ল্যাটে রাত বারোটা বেজে দশ। দুই মনিটরে দুটি স্প্রেডশিট খোলা — একটায় PPDA-র সাপ্তাহিক গড়, অন্যটায় xG-র রেসিডুয়াল। মাঝখানে ফোনটা কাঁপল। এক সম্পাদকের বার্তা: কাল সকালের মধ্যে একটি গভীর বিশ্লেষণ চাই। সঙ্গে একটা ফাইল। খুলে দেখি ফাঁকা। প্রতিটি ঘরে একই বাক্য বসানো — যথেষ্ট তথ্য নেই। শিরোনাম নেই, তথ্যবিন্দু নেই, কোনো দল নেই, কোনো খেলোয়াড় নেই, সময়-সংবেদনশীলতার কোনো মূল্যায়ন নেই। কেবল একটি বিশ্লেষণ-কাঠামো, যার প্রতিটি ঘর প্রশ্নচিহ্নে ভরা।

আমার প্রথম প্রতিক্রিয়া ছিল চেনা এক প্রলোভন — শূন্যস্থানটা গল্প দিয়ে ভরে দিই, কারণ পাঠক তো খালি পাতা পড়তে আসে না। কিন্তু ২০১৮ সালের কাজান থেকে শেখা একটা নিয়ম আমাকে থামিয়ে দিল: ডেটা না থাকলে রায় ঘোষণা করা যায় না, শুধু সীমাবদ্ধতা ঘোষণা করা যায়। সেই রাতের সিদ্ধান্তটাই এই লেখার বিষয় — কেন ইস্পোর্টস বিশ্লেষণে 'যথেষ্ট তথ্য নেই' শুনতে দুর্বল লাগলেও বাস্তবে সেটিই সবচেয়ে সাহসী, সবচেয়ে সৎ এবং দীর্ঘমেয়াদে সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য উত্তর।

আমি ইস্পোর্টস বিশ্লেষণের কাজটা ফুটবলের ব্যাকরণ ধার করে করি। ফুটবলে যেমন একটি শটের গুণমান মাপা হয় xG দিয়ে, আর প্রেসিংয়ের তীব্রতা মাপা হয় PPDA দিয়ে, তেমনি ইস্পোর্টসে ম্যাপ কন্ট্রোল, ভিশন ডিনায়াল আর টেম্পো — এই তিনটি প্রক্সি দিয়ে আমরা ম্যাচের সত্য পুনর্গঠন করি। প্রক্সি কখনোই সত্য নয়; ওটা সত্যের ছায়া। ছায়া তখনই পড়ে যখন আলো থাকে, অর্থাৎ যখন কাঁচা তথ্য থাকে। তথ্য না থাকলে ছায়াও থাকে না — থাকে কেবল কল্পনা, আর কল্পনা আমার পেশার সবচেয়ে বড় শত্রু।

তাই আমি যখন কোনো বিশ্লেষণ শুরু করি, আমি একটি নয়-স্তরের ছাঁকনি চালাই। প্রতিটি স্তর একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর খোঁজে, এবং প্রতিটি স্তরের উত্তর চারটি রূপ নিতে পারে — হ্যাঁ, না, আংশিক, অথবা 'যথেষ্ট তথ্য নেই'। শেষের উত্তরটা অনেক বিশ্লেষক লিখতে পারেন না, কারণ ওটা স্বীকারোক্তি। অথচ ওটাই সবচেয়ে দরকারি।

প্রথম স্তর প্যাচ ও মেটা। আমি প্যাচকে খেলার সংবিধান বলে মনে করি। কোনো চ্যাম্পিয়ন বা অস্ত্র শক্তিশালী হলে, বা দুর্বল হলে, সেটা কেবল সংখ্যার পরিবর্তন নয় — সেটা এজেন্সির পুনর্বণ্টন। একটি দল যদি দশ বছর ধরে একই ড্রাফট-প্রোটোকলে জিততে অভ্যস্ত হয়, আর প্যাচ সেই প্রোটোকলের মূল চাবিকাঠি ভেঙে দেয়, তাহলে হাইলাইট রিলের আগেই ম্যাচের ফল নির্ধারিত হয়ে যায়। কিন্তু এই কথাটা বলতে হলে আমার জানতে হবে কোন গেম, কোন সংস্করণ, কী বদলেছে। তথ্য না থাকলে এই স্তরটা খালি বাক্স, আর খালি বাক্সে আমি কিছু লিখি না।

দ্বিতীয় স্তর টুর্নামেন্ট সিস্টেম ও ফরম্যাট। ফরম্যাট নিছক প্রশাসনিক বিবরণ নয়; ওটা অঘটনের সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করে। পাঁচ ম্যাচের সিরিজে দুর্বল দলের সুযোগ কম, এক ম্যাচের সিরিজে বেশি। গ্রুপ পর্বের ক্লান্তি নকআউটে গিয়ে ফুটে ওঠে। শিডিউলের ঘনত্ব, ভ্রমণ, বিশ্রামের দিন — এসব এনভায়রনমেন্টাল ভ্যারিয়েবল আমি ২০২০ সাল থেকে প্রতিটি বেটিং নোটে ঢোকাই। কারণ খেলা দ্বীপ নয়, খেলা একটা সিস্টেমের অংশ।

তৃতীয় স্তর দল ও খেলোয়াড়। রস्ারের কোন পর্যায়ে দলটা আছে — গড়ে ওঠা, শীর্ষে, নাকি ভাঙনের মুখে? ভূমিকা মিলছে কি? রসায়ন কেমন? বেঞ্চের গভীরতা কতটা? এক তারকার উপর নির্ভরতা কতটা? এসব প্রশ্নের উত্তর দল আর খেলোয়াড়ের নাম ছাড়া অসম্ভব।

চতুর্থ স্তর আঞ্চলিক ল্যান্ডস্কেপ। কোন অঞ্চল এখন এগিয়ে, কোন অঞ্চলের ট্যালেন্ট-পুল গভীর, কোন অঞ্চলের একাডেমি নিয়মিত আউটপুট দিচ্ছে — এই তুলনা ছাড়া কোনো আন্তর্জাতিক ফলাফলের তাৎপর্য বোঝা যায় না। অঞ্চল বদলালে প্লেস্টাইলও বদলায়; সার্ভার, পিং, রুল-ডিফারেন্স সব আলাদা।

পঞ্চম স্তর ক্লাব ফিন্যান্স। স্পনসর আয়, লিগ বা পাবলিশার ডিস্ট্রিবিউশন, বেতন ব্যয়, পুঁজি প্রবাহ। একটি দল মাঠে কেমন খেলবে, সেটা অনেকটা নির্ভর করে তার হিসাবের খাতায় কতটা শ্বাস নেওয়ার জায়গা আছে তার উপর। বেতন না মেটানোর গুজব, দল ভেঙে দেওয়ার সংকেত — এসব মাঠের বাইরের সংকেত, কিন্তু মাঠের ফল এগুলোই ঠিক করে দেয়।

ষষ্ঠ স্তর নিয়ম ও গভর্নেন্স। প্রতিযোগিতার সততা, ট্রান্সফার ও রেজিস্ট্রেশন নিয়ম, চুক্তির সম্মতি, অপ্রাপ্তবয়স্কদের সুরক্ষা, পাবলিশারের গভর্নেন্স বিতর্ক। এই স্তরে সন্দেহ থাকলে পুরো বিশ্লেষণের ভিতটাই কাঁপে।

সপ্তম স্তর ঝুঁকি প্রোফাইল। প্রতিযোগিতামূলক, আর্থিক, কর্মী, নিয়ম, জনমত আর সিস্টেমিক — ছয়টি ঝুঁকির ম্যাট্রিক্স। কোনটা কতটা সম্ভাব্য, প্রভাব কতটা, প্রশমনের পথ কী।

অষ্টম স্তর পাবলিক ন্যারেটিভ ও প্রত্যাশা। গল্পটা টেকসই? নমুনার আকার যথেষ্ট? বাজারের প্রত্যাশা আর বাস্তব মূল্যায়নের মধ্যে ফারাক কত? গুজব আর ভিত্তির অনুপাত কত? এখানেই বেশিরভাগ পাঠক আর বিশ্লেষকের মধ্যে দূরত্ব তৈরি হয়।

নবম স্তর ইন্ডাস্ট্রি ট্রান্সমিশন। পাবলিশার থেকে ক্লাব, ক্লাব থেকে স্ট্রিমিং, স্ট্রিমিং থেকে স্পনসর, স্পনসর থেকে মূলধারার গ্রহণযোগ্যতা। উপরের একটা সিদ্ধান্ত নিচের তিনটা স্তর কাঁপিয়ে দিতে পারে।

এই নয়টি স্তর মিলেই আমার কাঠামো। কিন্তু কাঠামো একটা পাত্র, বিষয়বস্তু নয়। একটা খালি পাত্র হাতে ধরে দাঁড়িয়ে থাকা আর কিছু না বলার মধ্যে ফারাকটা বোঝা যায় তখনই, যখন আপনি সত্যিই খালি পাত্র হাতে দাঁড়িয়ে আছেন।

এখন আসি আসল কাজে। যে ফাইলটা আমার কাছে এল, তার প্রতিটি ঘর খালি ছিল। কোনো গেমের নাম নেই, প্যাচ নেই, টুর্নামেন্ট নেই, দল নেই, অঞ্চল নেই, হিসাব নেই, নিয়ম নেই, ন্যারেটিভ নেই। তাহলে আমার কাজ কী? আমার কাজ হলো প্রতিটি স্তরে গিয়ে সৎভাবে লেখা — এখানে তথ্য যথেষ্ট নয়, তাই এই স্তরের কোনো মূল্যায়ন সম্ভব নয়। আর সঙ্গে এটাও লেখা — কী কী তথ্য পেলে এই স্তরটা অর্থবহ হয়ে উঠত।

এটাকে দুর্বলতা বলে ভাবা সহজ। অথচ এটাই একমাত্র পথ যেখানে পাঠক ঠকে না। যদি আমি প্যাচের নাম না জেনেই বলি 'এই প্যাচ এই দলের জন্য ভালো', তাহলে পাঠক আমার আত্মবিশ্বাসকে তথ্য ভেবে নেবে। অথচ ওটা ছিল শুধু আমার কল্পনা। ইস্পোর্টস সাংবাদিকতার সবচেয়ে বড় সংকট এখানেই — আত্মবিশ্বাস আর প্রমাণকে গুলিয়ে ফেলা।

আমি ২০১৮ সালের জুন মাসে কাজানে বিশ্ববিদ্যালয়ের ছাত্র। সিউলের ছোট একটা রুমে বসে দক্ষিণ কোরিয়া বনাম জার্মানি ম্যাচ দেখছি। জার্মানি ২৬টা শট নিল, xG ২.৭, PPDA ৬.৮। দক্ষিণ কোরিয়ার xG মাত্র ০.৮, PPDA ১২.৩। ফলাফল ২-০, কোরিয়ার পক্ষে। এই ম্যাচটাই আমার পুরো পেশাগত দর্শন গড়ে দিয়েছিল। আমি সেদিন উদযাপনে মেতে উঠিনি; আমি ম্যাচের সময়ই একটা স্প্রেডশিট বানিয়ে ফেলেছিলাম, আর সেটা দিয়ে দেখিয়েছিলাম কীভাবে কোরিয়ার লো-ব্লক জার্মানিকে কম-মূল্যের শটে ঠেলে দিয়েছিল। সেই বিশ্লেষণ চল্লিশ হাজার বার পড়া হয়েছিল। কাজান কোনো অঘটন ছিল না; ওটা ছিল মডেলের অবশেষে শ্বাস নেওয়া।

সেই রাত থেকে আমি বুঝলাম, তথ্য মিথ্যে বলে না, কিন্তু ভ্যারিয়েন্সকে ব্যাখ্যা করতে হয়। আর ভ্যারিয়েন্স ব্যাখ্যা করতে হলে আগে জানতে হয়, ভ্যারিয়েন্স আসলে কোন জায়গায় বসে আছে। যে ম্যাচে ডেটা নেই, সেখানে ভ্যারিয়েন্সও নেই — আছে শুধু আমার অনুমান, আর অনুমান কোনো মডেল নয়।

২০২০ সালের মে মাসে যখন বিশ্বজুড়ে খেলা বন্ধ, তখন কে লিগ ওয়ান শুরু হলো — জিওনবুক হুন্দাই মোটরস ১-০ সুওন স্যামসাং ব্লুউইংস, খালি স্টেডিয়ামে। আমি প্রথম পাঁচ রাউন্ড ধরে PPDA আর কভার করা দূরত্ব ট্র্যাক করলাম। দেখলাম, হোম xG অ্যাডভান্টেজ ০.৩৫ থেকে নেমে এসেছে ০.১২-তে, আর গড় PPDA বেড়েছে ১.৪। ভিড়ের অভাবে খেলার এনভায়রনমেন্ট বদলে গিয়েছিল, কিন্তু সবাই তখনও ভিড়ের অস্তিত্ব নিয়ে ভাবছিল, অনুপস্থিতি নিয়ে ভাবছিল না। খালি স্টেডিয়াম হোম-অ্যাডভান্টেজকে মেরে ফেলেনি; ওটা তার কঙ্কাল উন্মোচন করেছিল। সেই মডেলটাই আমাকে সিউলের একটি স্পোর্টস ডেটা স্টার্টআপের সঙ্গে যুক্ত করেছিল।

২০২১ সালের জুলাই, ইউরো ফাইনাল, ওয়েম্বলি। ইতালি ১-১ ইংল্যান্ড, শেষে ইতালি ট্রফি জিতল পেনাল্টিতে। ইংল্যান্ড দ্বিতীয় মিনিটেই গোল দিয়ে বসেছিল। কিন্তু আমি খেলার ষাটতম মিনিটে দেখলাম, ইতালির PPDA ৮.১, ফিল্ড-টিল্ট ৬৮ শতাংশ, আর xG ১.৬ বনাম ইংল্যান্ডের ০.৮। আমি xG নিয়ে বসে ছিলাম যতক্ষণ না স্কোরলাইন মিথ্যে বলা বন্ধ করল। আমি লাইভ বেটে ইতালির ট্রফি জেতার পক্ষে রেকর্ড করলাম, আর মডেল ঠিক প্রমাণিত হলো। তারপরই আমি আমাদের ফার্মের জন্য একটা লাইভ ড্যাশবোর্ড স্ট্যান্ডার্ডাইজ করলাম — ট্রিগার, মেট্রিক, অ্যাকশন। ওয়েম্বলিতে ড্যাশবোর্ড বাজার বোঝার আগেই চোখ টিপে দিয়েছিল।

কিন্তু ২০২২ সালের নভেম্বর, কাতার বিশ্বকাপে সৌদি আরব ২-১ আর্জেন্টিনাকে হারাল। আমার মডেল আর্জেন্টিনা -১.৫-এ জোরালো ভ্যালু দেখেছিল। আর্জেন্টিনার xG ২.২, শট ১৫; সৌদি আরবের xG ০.৪, শট মাত্র ৩। তবু সৌদি জিতল। আমি চব্বিশ ঘণ্টার জন্য সব লাইভ বেট বন্ধ করে দিলাম, ভ্যারিয়েন্স নতুন করে হিসাব করলাম, আর একটা অঘটন-ফিল্টার যোগ করলাম — উঁচু অফসাইড-ট্র্যাপ আর লো-ব্লক দলগুলোর জন্য। স্বীকার করলাম, আমার মডেল পজেশন-ডমিন্যান্স নিয়ে বাড়াবাড়ি রকমের কঠোর ছিল।

এই তিনটি ঘটনা — কাজান, কে লিগ, কাতার — একসাথে রেখে যা শেখা যায়, সেটা হলো: PPDA একটা স্বীকারোক্তি; গোলের আগেই চাপ তার আঙুলের ছাপ রেখে যায়। কিন্তু সেই স্বীকারোক্তি পড়তে হলে আমার হাতে স্বীকারোক্তির কাগজ থাকতে হবে। কাগজ না থাকলে আমি শুনছি না, বানাচ্ছি।

এখন প্রশ্ন হলো, একটা খালি বিশ্লেষণ-কাঠামো থেকে পাঠক আসলে কী পান? এই প্রশ্নটা আমার কাছে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ বেশিরভাগ ইস্পোর্টস সংবাদ আজ কাঠামোর নামে শুধু ফাঁকা আত্মবিশ্বাস পরিবেশন করে। একজন পাঠক প্রতিদিন ডজনখানেক 'বিশ্লেষণ' পড়েন — কোন দল জিতবে, কোন তারকা ফিরবেন, কোন ট্রান্সফার চূড়ান্ত। কিন্তু সেই বিশ্লেষণের কত শতাংশের পেছনে আসলে কাঁচা তথ্য আছে? কত শতাংশের পেছনে আছে শুধু একটা অনুমান, যাকে লেখক আত্মবিশ্বাসের সুরে সাজিয়ে দিয়েছেন?

আমি নিজে বাজি-বিশ্লেষক হিসেবে কাজ করি, তাই আমাকে রোজ এই দুটোকে আলাদা করতে হয়। ট্রান্সফার-উইন্ডোতে এই সমস্যাটা সবচেয়ে তীব্র। একটা গুজব থেকে দশটা শিরোনাম জন্মায়। কোনো দল একজন খেলোয়াড়ের দিকে তাকালে সেটা চুক্তি হয়ে যায় না; কেউ কিছু টুইট করলেই সেটা সত্য হয়ে যায় না। প্রতিটি ট্রান্সফার গুজব একটা প্রায়ার, যেটা একটা বিশ্বাসযোগ্য শট-ম্যাপের অপেক্ষায় বসে থাকে। আর একটা প্রায়ার যতক্ষণ প্রমাণ না পায়, ততক্ষণ সেটাকে ভ্যালু ভাবা যায় না।

ইস্পোর্টসে এই সমস্যাটা আরও জটিল, কারণ এখানে ভেরিয়েবলের সংখ্যা বেশি। সার্ভার, পিং, প্যাচ, ড্রাফট-প্রোটোকল, বুট-ক্যাম্পের অবস্থা, এমনকি খেলোয়াড়ের ঘুম — সবকিছু ফল বদলে দিতে পারে। আমি বাংলাদেশে বড় হয়েছি, এখন কোরিয়ায় থাকি, আর ফুটবল থেকে ইস্পোর্টসে এসেছি। এই তিনবার জায়গা বদল আমাকে শিখিয়েছে, কোনো সাংস্কৃতিক বা আঞ্চলিক প্রেক্ষাপট না জেনে কোনো ম্যাচ পড়া যায় না। যেখানে খেলা হয়, সেই সার্ভারের রুল আলাদা; যে অঞ্চলের দল খেলছে, তার প্লেস্টাইল আলাদা।

এখানেই দ্বিতীয় ফাঁদটা লুকিয়ে আছে — কাঠামো আর তথ্যকে গুলিয়ে ফেলা। একজন বিশ্লেষকের হাতে নয়টি স্তরের একটা সুন্দর টেবিল থাকতে পারে, প্রতিটি ঘর সাজানো, প্রতিটি শিরোনাম রঙিন। কিন্তু যদি সেই ঘরগুলোর ভেতরে কাঁচা তথ্য না থাকে, তাহলে টেবিলটা একটা খালি বাক্সের মতো, যেটা সাজানো আছে ঠিকই, কিন্তু বন্ধ করে রাখলে ভেতরে কিছু নেই।

আমি এই ভুলটা নিজে করেছি। কাতারের পর আমি বুঝলাম, একটা সম্পূর্ণ কাঠামো থাকা আর একটা সম্পূর্ণ ডেটাসেট থাকা এক জিনিস নয়। আমার কাছে ছিল দারুণ এক মডেল, কিন্তু মডেলের প্রত্যাশা আর বাস্তবের ভ্যারিয়েন্সের মধ্যে একটা ফাঁক ছিল, যেটা আমি স্বীকার করতে চাইনি। সৌদি আরবের বিপক্ষে আর্জেন্টিনার পরাজয় আমাকে বাধ্য করেছিল সেই ফাঁকটা মেনে নিতে।

কেন এই স্বীকারোক্তি এত কঠিন? কারণ আমাদের পেশাটা আত্মবিশ্বাসকে পুরস্কৃত করে। যে বিশ্লেষক জোরালো সুরে ভবিষ্যদ্বাণী করেন, তাকে বাজারে চাহিদা থাকে। যে বিশ্লেষক বলেন 'এখানে তথ্য যথেষ্ট নয়, তাই আমি বলতে পারছি না', তাকে অনেকে দুর্বল ভাবেন। অথচ দীর্ঘমেয়াদে দেখা যায়, দ্বিতীয় জনই টিকে থাকেন। কারণ তাঁর প্রতিটি রায়ের পেছনে একটা অডিট ট্রেইল থাকে — কোন তথ্য থেকে কোন সিদ্ধান্তে পৌঁছালাম, কোথায় ভুল করলাম, কীভাবে নিয়ম সংশোধন করলাম।

আমি প্রতিটি বাজি-কলামে এখন ড্রডাউন প্রোটোকল আর স্টপ-লস সতর্কতা লিখি। ভুল ধরা পড়লে আমি দ্বিগুণ বাজি চাপিয়ে দিই না, সিস্টেমটাও ছুড়ে ফেলি না — আমি লিখে রাখি কোথায় ভুলটা হলো, আর নিয়মটা সংশোধন করি। এই অভ্যাসটাই আমাকে একজন ভ্যারিয়েন্স-বিনীত পূর্বাভাসক বানিয়েছে। আমি দাবি করি না আমার মডেল নিখুঁত; আমি দাবি করি আমার মডেল সৎ, কারণ ওটা তার সীমা জানে।

এখন আসি সেই প্রশ্নে, যেটা এই ফাঁকা ফাইলটা আমাকে দিয়ে করিয়েছে। যদি কোনো বিশ্লেষণে প্রতিটি ঘর খালি থাকে, তাহলে সেরা আউটপুট কী? উত্তর হলো — একটা সীমাবদ্ধতা-মানচিত্র। কোন কোন তথ্য অনুপস্থিত, কোন সিদ্ধান্তগুলো এই মুহূর্তে ঝুঁকিপূর্ণ, কোন সংকেত পেলে পরিস্থিতি বদলাবে। এই মানচিত্রটা পাঠকের জন্য কম দরকারি নয়। বরং এটা পাঠককে শেখায় কীভাবে প্রশ্ন করতে হয়।

আর এই শিক্ষাটাই ইস্পোর্টস সংবাদে সবচেয়ে বড় অভাব। পাঠককে আমরা শুধু ফলাফল শেখাই, প্রক্রিয়া শেখাই না। অথচ একটি ম্যাচের আসল সৌন্দর্য ফলাফলে নয়, প্রক্রিয়ায়। কোন দল কেন এই সিদ্ধান্ত নিল, কোন তথ্য কীভাবে তাদের সেখানে নিয়ে গেল — এই গল্পটাই আসল গল্প, আর এই গল্প বলতে গেলে কাঠামো দরকার, তথ্য দরকার, আর সবচেয়ে বেশি দরকার সততা।

এখানে একটা কাঠিন্যও আছে, যেটা আমি এড়িয়ে যেতে চাই না। সব তথ্য কখনো পাওয়া যায় না। ক্লাব কখনো পুরো মেডিকেল রিপোর্ট দেয় না; কেবল সেটুকু দেয় যা তার স্টক-প্রাইসের জন্য সুবিধাজনক। একটা তারকা চোট পেলে আমরা জানতে পারি তিনি 'বিশ্রামে আছেন', জানতে পারি না তিনি আসলে কতটা গুরুতর আহত। এই অন্ধকার জায়গাটা বিশ্লেষককে বাধ্য করে অনুমানে কাজ করতে, আর অনুমান আর তথ্যের মধ্যে দূরত্বটা পাঠককে স্পষ্ট করে বলা বিশ্লেষকের দায়িত্ব।

ফ্রি এজেন্ট সাইনিং ফির ক্ষেত্রেও একই কথা। বড় সাইনিং-অন ফি কখনো কখনো ট্রান্সফার ফির চেয়েও বিষাক্ত, কারণ সেটা ফাইন্যান্সিয়াল ফেয়ার প্লে-র মূল স্ক্রুটিনিটাই এড়িয়ে যায়। কিন্তু এই কথাটা বলতে হলে আমার হিসাবের কাগজ দরকার — কত টাকা, কত বছরের চুক্তি, কতটা বেতনের বোঝা। কাগজ ছাড়া এটা শুধু একটা মত, আর মত কোনো বিশ্লেষণ নয়।

তাই ফিরে আসি সেই শুরুর রাতে। খালি ফাইলটা আমার কাছে ছিল এক ধরনের উপহার। কারণ ওটা আমাকে বাধ্য করল সেই কাজটা করতে, যেটা আমি সবচেয়ে ভালোবাসি — কাঠামোকে যাচাই করা, আর সৎভাবে স্বীকার করা, কোথায় আমার হাত খালি। আমি সেদিন কিছু জিতিনি, কিছু হারিনি, কোনো ভবিষ্যদ্বাণী করিনি। আমি শুধু নয়টি স্তরের প্রতিটি ঘরে গিয়ে লিখেছি, এখানে কী নেই, আর কী থাকলে এখান থেকে অর্থ বেরোত।

আর এখান থেকেই একটা নতুন শিক্ষা জন্ম নিল। ইস্পোর্টস আর ফুটবল — দুটোই রিগ্রেস করে; শুধু শব্দের ইউনিফর্ম বদলায়। ফুটবলে ভ্যারিয়েন্সের নাম শটের সংখ্যা, ইস্পোর্টসে তার নাম টিম-ফাইট। ফুটবলে চাপের স্বীকারোক্তি PPDA, ইস্পোর্টসে সেটা ম্যাপ কন্ট্রোল আর ভিশন ডিনায়াল। কিন্তু দুটো ক্ষেত্রেই নিয়মটা এক — তথ্য ছাড়া কোনো রায় নেই।

তাই পরের বার যখন আপনি কোনো ইস্পোর্টস বিশ্লেষণ পড়বেন, আর লেখক আত্মবিশ্বাসের সুরে বলবেন এই দল জিতবে, এই ট্রান্সফার হবে, এই তারকা ফিরবেন — তখন একটা প্রশ্ন করুন। এই রায়ের পেছনে ঠিক কোন তথ্যটা বসে আছে? কোনো প্যাচ-সংখ্যা, কোনো ম্যাপ-স্ট্যাট, কোনো চুক্তির কাগজ? নাকি শুধু একটা গল্প, যেটাকে আত্মবিশ্বাসের সুরে সাজিয়ে দেওয়া হয়েছে?

কারণ বাজার সবসময় শব্দকে পুরস্কৃত করে। আওয়াজ যত জোরালো, দাম তত দ্রুত নড়ে। কিন্তু মডেল অডিট ট্রেইলকে পুরস্কৃত করে। আর দীর্ঘমেয়াদে টিকে থাকে অডিট ট্রেইল, আওয়াজ নয়।

আমি এই লেখাটা শেষ করছি কোনো সিদ্ধান্ত দিয়ে নয়, একটা প্রক্রিয়া দিয়ে। পরের রাউন্ডের সংকেতটা হলো এই — আপনার নিজের বিশ্লেষণ-কাঠামো বানান, নয়টি স্তর হোক বা পাঁচটি, কিন্তু প্রতিটি ঘরে লিখুন তথ্যটা কোথা থেকে এল। যেখানে তথ্য নেই, সেখানে সাহস করে লিখুন, তথ্য যথেষ্ট নয়। কারণ যে বিশ্লেষক খালি হাত স্বীকার করতে পারেন, তিনিই একদিন ভরা হাত নিয়ে ফিরে আসেন।

আর সেই ফাঁকা ফাইলটা আজও আমার ডেস্কটপে আছে, একটা ফোল্ডারে, নাম দিয়েছি 'কাজান-২'। কারণ ওটা আমাকে প্রতিদিন মনে করিয়ে দেয়, খালি ঘরে কল্পনা ভরে দিলে সেটা বিশ্লেষণ থাকে না, সেটা থাকে গল্প। আর আমার কাজ গল্প বলা নয় — আমার কাজ সত্য পুনর্গঠন করা, যতটুকু সত্য আমার হাতে আছে।

শেষ কথা এই — ইস্পোর্টস ইন্ডাস্ট্রি এখন সবচেয়ে দ্রুত বাড়ছে, আর এই বৃদ্ধির সঙ্গে সঙ্গে বাড়ছে শব্দের পরিমাণও। প্যাচ নোট, ট্রান্সফার গুজব, টুর্নামেন্ট ঘোষণা — সব মিলিয়ে এক বিশাল শব্দের সমুদ্র। এই সমুদ্রে টিকে থাকতে পাঠকের দরকার একটা ফিল্টার, আর সেই ফিল্টারটা বিশ্লেষকের কাছ থেকে আসা উচিত। যদি বিশ্লেষক নিজেই শব্দ হন, তাহলে ফিল্টার কে দেবে?

তাই আমার অনুরোধ, পরের বার কোনো নিবন্ধে সাতটা রায় দেখলে, একটা রায়ের পেছনে অন্তত একটা প্রমাণ খুঁজুন। আর যদি না পান, জানবেন সেটা তথ্য ছিল না — সেটা ছিল বিশ্বাস। বিশ্বাস খারাপ না, কিন্তু বিশ্বাসকে বিশ্লেষণ বলে চালিয়ে দেওয়াটা একটা প্রতারণা। আর সেই প্রতারণার বিরুদ্ধে সবচেয়ে ভালো প্রতিরোধ হলো একটা সোজা প্রশ্ন — তথ্য কোথায়?