ডট বলের নীরব ব্যাকরণ: বাংলাদেশের টি-টোয়েন্টি ফেজ মডেল কী বলে, কী বলে না

হুক

চট্টগ্রামের জহুর আহমেদ চৌধুরী স্টেডিয়াম, জানুয়ারি ২০২৬। ১৪তম ওভার চলছে। আমি খাতায় লিখছি — ডট, ডট, এক, ডট, ডট, দুই। ইনিংস ৮৭/৩। পাশের সারিতে বসা এক দর্শক বললেন, "শেষ পাঁচ ওভারে দেখি কী হয়।" আমি মাথা নাড়লাম, কিন্তু আমার খাতার সংখ্যাগুলো তখনই অন্য কথা বলছিল।

সেই রাতে ঘরে ফিরে ৪৭ ম্যাচের লগ একত্র করলাম। ফল বেরোলো সোজা: বাংলাদেশের ইনিংসে ৭ থেকে ১৫ ওভারে ডট বলের হার ৪১ শতাংশ। ১৬ থেকে ২০ ওভারে সেই হার নেমে আসে ২৯ শতাংশে। অর্থাৎ যে ফেজ নিয়ে সবচেয়ে বেশি চিৎকার হয়, সেটিই আমাদের সবচেয়ে কম দুর্বল ফেজ। ক্ষতিটা মাঝের ওভারে তৈরি হয় এবং স্কোরবোর্ডে দেখা যায় শেষে। ক্রিকেটীয় ব্যর্থতা শেষ পাঁচ ওভারে ঘটে না, শেষ পাঁচ ওভারে প্রকাশ পায়। এই পার্থক্যটা ক্যামেরা ধরে না, খাতা ধরে।

প্রসঙ্গ: কেন নিজের মডেল, এবং কেন আগে নিজের সীমাবদ্ধতা

আমি ঘরোয়া ক্রিকেটের জন্য নিজের ফেজ মডেল বানিয়েছি, কারণ বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ এবং ঘরোয়া টি-টোয়েন্টির নিজের ভূত দরকার। ২০১৭ সালে ঢাকার একটি ডিজিটাল আউটলেটে বসে আবাহনী লিমিটেড ঢাকার একটি ম্যাচের প্রতিটি শট হাতে লগ করেছিলাম। আবাহনী তৈরি করেছিল ১.৮৪ xG, অথচ ৮০ মিনিটের পর দুই গোল এসেছিল ০.৩১ xG থেকে। পদ্ধতি আর কাঁচা টেবিল প্রকাশ করার পর থেকে আমার একটাই নিয়ম — কোনো দাবি লিখব, তার আগে টেবিল বানাব। "প্রাপ্য ছিল না ছিল" শব্দটা আমি সংখ্যা ছাড়া লিখি না।

২০১৮ সালে ময়মনসিংহের একটি ভাড়া ঘরে বসে রাশিয়া বিশ্বকাপের ৬৪টি ম্যাচে PPDA ট্র্যাক করে আমি প্রেসিংকে একটি ব্যাকরণ হিসেবে পড়তে শিখেছি। ফ্রান্সের PPDA ছিল ১৮.৭, ক্রোয়েশিয়ার ৮.৯ — ফ্রান্সের কম প্রেস ছিল ফাঁদ, অলসতা নয়। সেই ব্যাকরণ আমি ক্রিকেটে ধার করেছি, তবে অন্ধভাবে নয়। ফুটবলের xG আর ক্রিকেটের ডট বল একই জিনিস নয়; একটি সম্ভাবনা মাপে, অন্যটি ঘটনা গণনা করে। ডেটার ধরন বদলালে ব্যাকরণও বদলাতে হয়।

আমার ডেটাসেটটির বর্তমান সংস্করণ v0.4। জানুয়ারি ২০২৩ থেকে ফেব্রুয়ারি ২০২৬ পর্যন্ত ৪৭টি ম্যাচ — বিপিএল ২৮টি, ঘরোয়া টি-টোয়েন্টি ১১টি, আন্তর্জাতিক দ্বিপাক্ষিক ও এশিয়া কাপ ৮টি। সব বল-বাই-বল এন্ট্রি হাতে লগ করা, তারপর সম্প্রচার স্কোরকার্ডের সঙ্গে ক্রস-চেক করা। কোনো হকআই বা বল-ট্র্যাকিং ডেটা নেই। তাই লাইন-লেংথ, স্পিন রেভোলিউশন কিংবা ফিল্ড প্লেসমেন্ট আমি কোড করতে পারি না — এই সীমাবদ্ধতা আমার প্রতিটি সিদ্ধান্তের সঙ্গে যুক্ত। বৃষ্টি-বিধির কারণে সংক্ষিপ্ত হওয়া ছয়টি ম্যাচ আলাদা রাখা হয়েছে, কারণ সেখানে ওভারের হিসাবই ভিন্ন হয়ে যায়।

মূল বিশ্লেষণ: তিন ফেজের তিনটি ভিন্ন গল্প

পাওয়ারপ্লে ফেজ, ছয় ওভার। এই স্যাম্পলে বাংলাদেশের গড় ৪৫.২ রান, অর্থাৎ ৭.৫৩ প্রতি ওভার। সংখ্যাটা খারাপ নয়। কিন্তু ভেতরে একটি ভাঁজ আছে: প্রথম দুটি উইকেট একবার পড়ে গেলে পাওয়ারপ্লের গড় রান নেমে আসে ৩১.৬-এ। অর্থাৎ পাওয়ারপ্লের মান নির্ভর করে ঠিক দুটি ব্যাটারের উপস্থিতির উপর; তৃতীয় ব্যাটারকে ছয় ওভার খেলানোর জন্য কোনো পরিকল্পনা স্যাম্পলে দৃশ্যমান নয়। এটি ব্যাটিং অর্ডারের সমস্যা, ব্যাটসম্যানের সমস্যা নয়।

মাঝের ফেজ, ৭ থেকে ১৫ ওভার, নয় ওভার। এখানেই আমার মডেলের আসল রেসিডুয়াল বসে আছে। ডট বলের হার ৪১ শতাংশ মানে প্রতি ওভারে ২.৪৬টি ডট বল। আমি এই সূচকটির নাম দিয়েছি DBPI — Dot Ball Pressure Index, অর্থাৎ ফেজ-ভারিত প্রতি ওভারে ডট বলের সংখ্যা। ৭ থেকে ৯ ওভারের জানালায় অর্থাৎ পাওয়ারপ্লে শেষ হওয়ার পরপর তিন ওভারে DBPI সবচেয়ে বেশি, ২.৭১। নবম ওভারের পর সেটি কিছুটা কমে ২.৩-এ আসে। ম্যাচের মধ্যবিন্দুতে বাউন্ডারি-নির্ভরতার অনুপাতও (BDR) বাড়ে, কারণ স্ট্রাইক রোটেশন তখন সংকুচিত হয়। ৪৭ ম্যাচের স্যাম্পলে এই জানালায় প্রতি ১০০ বলে কেবল ৩১টি সিঙ্গেল নেওয়া হয়েছে; ডেথ ওভারে সেই সংখ্যা ৪৪। সুতরাং সমস্যাটি শট খেলার দক্ষতা নয়, বরং বল খালি না ছাড়ার অভ্যাস।

ডেথ ফেজ, ১৬ থেকে ২০ ওভার। এখানেই সবচেয়ে বড় ভুল ধারণাটা আছে। এই স্যাম্পলে বাংলাদেশের ডেথ ওভারের রান-রেট ৯.৪, ডট বলের হার ২৯ শতাংশ। সংখ্যাটি পাওয়ারপ্লের চেয়েও ভালো। কিন্তু এখানে অন্য একটি সতর্কতা দরকার — ডেথ ওভারের নমুনা সবসময় বেঁচে থাকা ইনিংসের নমুনা। তিন উইকেট পড়ে গেলে ডেথ ওভারে যাওয়ার সুযোগই কমে যায়। যে ইনিংসে ৫ উইকেটের বেশি পড়েছে, সেখানে ১৬ থেকে ২০ ওভারে গড় রান কেবল ৬.৮। তাই ৯.৪ রান-রেট কোনো দক্ষতার প্রমাণ নয়, এটি টিকে থাকা ইনিংসের বৈশিষ্ট্য — অর্থাৎ সারভাইভরশিপ বায়াস।

ভেন্যু একটি আলাদা ভেরিয়েবল। শেরে বাংলা জাতীয় ক্রিকেট স্টেডিয়ামে ৭ থেকে ১৫ ওভারে স্পিনারদের ইকোনমি এই স্যাম্পলে ৬.৯, চট্টগ্রামে ৭.৮, সিলেটে ৭.২। কিন্তু ডট বলের হার উল্টো ছবি দেয় — চট্টগ্রামে মাঝের ফেজে ডট বলের হার ৩৮ শতাংশ, শেরে বাংলায় ৪৩ শতাংশ। সুতরাং "কোন পিচ ভালো" প্রশ্নটির একক উত্তর নেই; রান ও ডট বল দুটি ভিন্ন মাত্রা মাপে। শেরে বাংলায় রান কম জমে না, কারণ ডট বলের পরে সীমানা আসে — ঝুঁকি বেশি, ফলাফল ওলট-পালট। চট্টগ্রামে রান জমে ধীরে, কারণ রোটেশন ভালো কিন্তু বাউন্ডারি দুষ্প্রাপ্য।

বোলিং পক্ষের হিসাবও একই ঠান্ডা মাথায় দেখতে হয়। আমার লগে বাংলাদেশের নিজেদের ডেথ-ওভার ইকোনমি ৯.৯, যা বিপক্ষের ৯.৪ থেকে সামান্য বেশি। পার্থক্যটা ছোট, অথচ ১১টি ম্যাচে বাংলাদেশ শেষ পাঁচ ওভারে ১৫ রানের বেশি খেয়েছে। এই ১১ ম্যাচের আটটিতেই ম্যাচটি ১০ রানের ভেতরে গড়িয়েছে। অর্থাৎ সিদ্ধান্ত নেওয়ার মুহূর্তে ডেথ বোলিং একটি স্বতন্ত্র ইভেন্ট — সারা টুর্নামেন্টের গড় সেখানে কোনো কাজে আসে না।

এখানে একটি রেসিডুয়ালের কথা বলা দরকার। মডেলের গড় ত্রুটি ছিল ছোট, কিন্তু তিনটি ম্যাচে ভবিষ্যদ্বাণীর চেয়ে ২২ থেকে ২৯ রান বেশি উঠেছে। তিনটিতেই একটি মিল ছিল — ইনিংসের প্রথম বলেই ওপেনার আউট, এবং চতুর্থ ওভারে দ্বিতীয় উইকেট। মডেলটি তখন শুধু রান ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল, কিন্তু বাস্তবে ঘটেছিল ব্যাটিং অর্ডারের পুনর্গঠন। এখানেই মডেলের সীমা: এটি পরিস্থিতি মাপে, পরিকল্পনার অভাব মাপে না।

বিপরীত কোণ: সংখ্যা ও কারণের ভেতরের ফাঁক

উপরের সব সংখ্যা একটি সতর্কতার সঙ্গে পড়তে হবে, নইলে বিশ্লেষণ নিজেই গুজবে পরিণত হবে। ৭ থেকে ১৫ ওভারে ডট বল বেশি হওয়া এবং ম্যাচ হেরে যাওয়ার মধ্যে সহ-সম্পর্ক আছে, কিন্তু কোনটি কারণ আর কোনটি ফল, সেটি আমার স্যাম্পল নির্দিষ্ট করে বলতে পারে না। টপ অর্ডার দ্রুত আউট হলে নিচের ব্যাটসম্যান মাঝের ওভারে নামে, এবং তরুণ ব্যাটসম্যান প্রথমে বল দেখে খেলে — ফলে ডট বল বাড়ে। এই ক্ষেত্রে DBPI আসলে ব্যাটিং ব্যর্থতার কারণ নয়, সূচক। আমার লগে সেটাই দেখা যায়: এক উইকেট পড়ার পর মাঝের ফেজে DBPI ০.৮ বেড়ে যায়। একই পরিবর্তনশীল দুই জায়গায় ঢুকে পড়লে ভবিষ্যদ্বাণীর মডেল দুর্বল হয়, এবং আমি সে কথা লিখে রাখি।

দ্বিতীয় সতর্কতা বয়স ও শরীর নিয়ে। ঘরোয়া টি-টোয়েন্টিতে ১৮ থেকে ২১ বছরের ব্যাটসম্যানরা মাঝের ফেজে বেশি বল পান, কারণ সিনিয়ররা ডেথ ওভারের জন্য সংরক্ষিত থাকেন। কিন্তু মাঝের ওভারের কাজটি হলো ঘষে ঘষে বল নেওয়া — যা কঠিন, কম গ্ল্যামারাস, এবং যার জন্য কারও কোনো প্রশংসা থাকে না। আমার লগে সেই বয়সগোষ্ঠীর ব্যাটসম্যানদের স্ট্রাইক রোটেশন ২৯ শতাংশ কম, অথচ চার-ছক্কার হার প্রায় সমান। তরুণদের মাঝের ওভারে ঢুকিয়ে দেওয়া মানে তাদের সেই অদৃশ্য শ্রমটি করতে দেওয়া, যেটি দলের জন্য জরুরি কিন্তু সেলিব্রেশন পায় না।

তৃতীয় ফাঁকটি মাঠের বাইরে থেকে আসে। ডিউ, হালকা বৃষ্টি, ডিআরএস সংক্রান্ত দ্বিধা, এবং দ্বিতীয় ইনিংসে বল হাত থেকে বেশি পিচ করা — এসবের কোনো একটি ভেরিয়েবল আমার ডেটাসেটে নেই। অথচ ৪৭ ম্যাচের ১৪টিতে দ্বিতীয় ইনিংসে বল করার সময় শিশির দৃশ্যমানভাবে প্রভাব ফেলেছে। এগুলো আমি পরিমাপ করতে পারিনি, শুধু নোট করেছি। একটি মডেল যা কিছু মাপে না, সে বিষয়ে তার নীরবতা থাকা উচিত — মিথ্যা নিশ্চয়তা নয়।

খালি স্টেডিয়াম ছিল সেই ল্যাব, যেখানে হোম অ্যাডভান্টেজ অবশেষে অভিনয় বন্ধ করেছিল। ২০২০ সালে ঘোস্ট গেমের ডেটায় হোম অ্যাডভান্টেজ ০.৪৫ থেকে ০.২২-এ নামতে দেখেছি, আর ১. এফসি ইউনিয়ন বার্লিনের দৌড়ানো দূরত্ব বেড়েছিল ৩.২ কিলোমিটার। ক্রিকেটে সেই পরীক্ষাটি নতুন করে করার সুযোগ এখনো আসেনি — তবে তৈরি থাকা উচিত।

শেষ কথা: পরের পর্বে যা দেখব

পরের পর্বে আমি একটি নির্দিষ্ট ক্যামেরা-নজর রাখব: পাওয়ারপ্লে শেষ হওয়ার পরের তিন ওভার, অর্থাৎ ৭ থেকে ৯। এই জানালায় প্রতি ওভারে ডট বলের সংখ্যা যদি ২.৭ থেকে ২.৩-এর নিচে নামে, সেটি হবে মাঝের ফেজ সংস্কারের প্রথম প্রমাণ। আর একটা প্রশ্ন আমার খাতায় ঝুলে আছে — আমরা কি ব্যাটসম্যান বদলাচ্ছি, নাকি কেবল ব্যাটিং অর্ডারের সুবিধাটুকু ঘুরিয়ে দিচ্ছি? উত্তর আসবে ডেটার পরবর্তী সংস্করণে, সস্তা মন্তব্যে নয়।