নিলামের দাম বনাম প্রকৃত মূল্য: ক্রিকেটের ট্রান্সফার বাজারে সিগন্যাল কোথায় হারায়

২০২৩ সালের ১৯ ডিসেম্বর, দুবাই। আইপিএলের নিলাম মঞ্চে মিচেল স্টার্কের দাম উঠে ২৪.৭৫ কোটি টাকা — টুর্নামেন্টের ইতিহাসে সর্বোচ্চ। একই টেবিলে প্যাট কামিন্স ২০.৫ কোটি। যুক্তিটা সবাই জানে: নতুন বলে সুইং, ডেথ ওভারে উইকেট, ফাইনালের অভিজ্ঞতা। আমি সেদিন রাতে বল-বাই-বল ডেটা স্ক্রল করছিলাম, আর একটা সংখ্যায় আটকে গেলাম। আগের তিন মৌসুমের ফ্র্যাঞ্চাইজি টি-টোয়েন্টিতে এই বোলারদের মিডল ওভারের ফালস-শট-ফোর্স রেট ছিল লিগের শীর্ষ পাঁচে। অথচ নিলামের দাম ঠিক করার সময় সেই ফেজের কোনো ওজন ছিল না। বাজার শাস্তি দেয় দৃশ্যমান ইকোনমিকে, আর উপেক্ষা করে অদৃশ্য চাপের ডেটা।

ক্রিকেটের ট্রান্সফার বাজার ফুটবলের মতো নয় — এখানে ক্লাব-থেকে-ক্লাব ট্রান্সফার ফি প্রায় নেই। বদলে আছে নো অবজেকশন সার্টিফিকেট, বোর্ডের সঙ্গে সেন্ট্রাল কন্ট্রাক্ট, রিটেনশন লিস্ট, ট্রেড উইন্ডো আর মিনি-নিলাম। এর মানে, ক্রিকেটে খেলোয়াড়ের মূল্য নির্ধারিত হয় দুই স্তরে: রাষ্ট্রীয় বোর্ডের অনুমোদনের রাজনীতিতে, আর ফ্র্যাঞ্চাইজির ব্যালান্স শিটে। ফুটবলে যেমন লোন-উইথ-অবলিগেশন ছোট ক্লাবের ভবিষ্যৎ বিক্রি করে দেয়, ক্রিকেটে তেমনি ছোট ফ্র্যাঞ্চাইজি বছরের পর বছর খেলোয়াড় তৈরি করে বড় ফ্র্যাঞ্চাইজির হাতে তুলে দেয় — বিনামূল্যে, কারণ ট্রেড উইন্ডোতে দর কষাকষির ক্ষমতা বড়দেরই বেশি।

এই সপ্তাহকালের আলোচনায় নামগুলো বদলায়, কিন্তু কাঠামো একই থাকে। একটি উইকেট-টেকিং বোলারের এজেন্ট দর কষাকষি শুরু করেন তাঁর ডেথ-ওভার স্পেশালিস্ট ট্যাগ দিয়ে, কারণ বোর্ড, সম্প্রচারক আর ভক্ত — সবাই সেই ট্যাগ কিনতে রাজি। প্রশ্ন হলো, ট্যাগটা কি প্রক্রিয়ার ডেটা থেকে জন্মায়, নাকি আউটকামের ছোট নমুনা থেকে?

এই ক্যালেন্ডারই আসল চাপ। আইপিএল, বিগ ব্যাশ, দ্য হান্ড্রেড, ক্যারিবিয়ান প্রিমিয়ার লিগ — বছরে এখন এগারো মাস ফ্র্যাঞ্চাইজি ক্রিকেট চলে। বোর্ড একটি খেলোয়াড়কে ছাড়পত্র দেয় কি দেয় না, সেটি নির্ভর করে জাতীয় দলের ওয়ার্কলোড পরিকল্পনার ওপর। ফলে একই খেলোয়াড় জানুয়ারিতে একটি লিগে থাকেন, ফেব্রুয়ারিতে অন্য মহাদেশে — আর তাঁর বিশ্রাম, ভ্রমণ ও পুনর্বাসনের ডেটা কারও কাছেই সম্পূর্ণ থাকে না। এই অসমতা বাজারে এক ধরনের ছদ্ম-স্বচ্ছতা তৈরি করে: সংখ্যা অনেক, সম্পূর্ণ বিবরণ কম।

আমার বিশ্লেষণের শুরুটা হয়েছিল একটি এ-লিগ xG থ্রেডে, যেখানে কেউ ম্যাচ দেখত না, আর সংখ্যাগুলো পরিষ্কার ছিল। সেখানে আমি শিখেছিলাম, একটা ম্যাচের ফল কখনোই মডেলের সত্যতা প্রমাণ করে না। সেই শিক্ষা ক্রিকেটে এসে আরও ধারালো হয়েছে, কারণ এখানে নমুনা আরও ছোট — একটা টি-টোয়েন্টি সিজনে একজন ডেথ বোলার হয়তো নব্বইটি বল করেন।

মূল সংখ্যাটা এখানে। ম্যাচপ্রতি ২৪টি বল, সিজনে ১৪ ম্যাচ — সর্বোচ্চ ৩৩৬ বল, কিন্তু বাস্তবে ডেথ ওভারে তাঁর ভাগ হয়তো ৯০ থেকে ১২০ বল। এই নমুনায় ইকোনমি রেটের স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন এত বড় যে, একটি সিজনের ৮.২ আর পরের সিজনের ১০.৮ — দুটোই একই বোলারের একই দক্ষতার সঙ্গে মানানসই। অর্থাৎ আমরা যে সংখ্যা দিয়ে কুড়ি কোটি টাকা নির্ধারণ করি, তার একটি বড় অংশ আসলে কোলাহল।

আমি মানি, ডেটা ছাড়া সিদ্ধান্ত নেওয়া অন্ধত্ব। কিন্তু ভুল ডেটা দিয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়া আরও বিপজ্জনক, কারণ তখন অন্ধত্বের গায়ে আত্মবিশ্বাসের মুখোশ পড়ে।

তাই আমি ফেজ-লেভারেজ মডেল ব্যবহার করি। টি-টোয়েন্টিতে প্রতিটি ওভারের গুরুত্ব সমান নয়। সপ্তদশ ওভারে পড়া একটা উইকেট ম্যাচের ফল বদলানোর সম্ভাবনা যতটা বাড়ায়, ষষ্ঠ ওভারের একটা উইকেট তার চেয়ে অনেক কম। এই ওজনটাই ফেজ লেভারেজ। এখন যদি কেউ তিন মৌসুমের ডেটায় দেখেন — মিডল ওভারে প্রতি ওভার পিচ করা ডেলিভারির বিপরীতে উইকেট-প্রোবাবিলিটি, ফালস-শট-ফোর্স রেট, আর রান-রেট চাপ — তাহলে দেখা যায়, মিডল-ওভার স্পেশালিস্টরা নিলামের দামে সাধারণত অবমূল্যায়িত থাকেন, আর ডেথ-ওভার স্পেশালিস্টরা অতিমূল্যায়িত।

কারণটা কাঠামোগত। মিডল ওভারে বোলারকে দ্রুততার সঙ্গে ছন্দ ভাঙতে হয়, বাউন্ডারি লাইন পাল্টাতে হয়, সেট ব্যাটারকে চাপে রাখতে হয়। এই দক্ষতা ম্যাচ জেতায়, কিন্তু হাইলাইট রিলে ওঠে না। ডেথ ওভারের ছক্কা ওঠে। সম্প্রচার অর্থনীতি হাইলাইট কিনে, প্রক্রিয়া কিনে না।

আমি বল-বাই-বল ডেটায় একটা প্যাটার্ন বারবার দেখেছি। যে বোলার ডেথ ওভারে ভালো ইকোনমি রাখেন, তাঁর অনেকাংশ নির্ভর করে তিনি কোন পরিস্থিতিতে বল পেয়েছেন তার ওপর — স্কোরবোর্ডের চাপ, সেট ব্যাটারের হাত, সীমানার মাপ, পিচের গতি। পনেরোতম ওভারে ৮০/২ অবস্থায় বল করা আর ঊনবিংশ ওভারে ১৭৫/৩ অবস্থায় বল করা — দুটো আলাদা পেশা। নিলামের দাম কিন্তু দুটোকে এক করে ফেলে।

ফুটবলের xG আমাকে এই ভুল ধরতে শিখিয়েছে। জার্মানি ছাব্বিশটি শট নিয়েছিল, ২.৪ xG গড়েছিল, শূন্য গোল করেছিল — এবং আমাকে শিখিয়েছিল স্কোরলাইনকে কখনো প্রমাণ হিসেবে বিশ্বাস করা যাবে না। ক্রিকেটের সমতুল্য ভুল হলো ইকোনমি রেটকে প্রক্রিয়ার প্রমাণ ভাবা।

খালি স্টেডিয়াম মডেল থেকে আরেকটা স্তর এসেছে। ২০২০ সালে বুন্দেসলিগা ফিরে আসার পর প্রথম পঁয়তাল্লিশটি দর্শকশূন্য ম্যাচে হোম টিম জিতেছিল মাত্র ৩৩ শতাংশ, গড় পয়েন্ট ১.২ — যেখানে দর্শক থাকলে সেটা ১.৬। বার্তাটা স্পষ্ট: প্রেক্ষাপট ছাড়া কোনো সংখ্যাই সম্পূর্ণ নয়। তাই ক্রিকেটের নিলাম মডেলেও আমি ভেন্যু, ভ্রমণ, বিশ্রাম, কন্ডিশন আর টুর্নামেন্টের চাপ যোগ করি। কিন্তু সাবধান — প্রতিটি ভেরিয়েবল যোগ করা মানে মডেলকে অতিরিক্ত পরামিতিকরণের দিকে ঠেলে দেওয়া। তাই আগে থেকেই থ্রেশহোল্ড ঠিক করে রাখি: কোন ভেরিয়েবল যোগ করলে রোলিং উইন্ডোতে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা বাড়ে, আর কোনটা শুধু গল্প সুন্দর করে।

একই যুক্তি ব্যাটারদের ক্ষেত্রেও খাটে। একজন অ্যাঙ্কর, যিনি ১৩০ স্ট্রাইক রেটে ৪৫ বলে ৫৮ করেন, তাঁকে নিলামে সাধারণত ভদ্রলোক ভাবা হয়। অথচ ফেজ লেভারেজ দিয়ে দেখলে তাঁর ইনিংসগুলো এসেছে দুশ্চিন্তার ওভারে — যখন দল ধসে পড়েছে, সপ্তম থেকে দ্বাদশ ওভারে। তাঁর ব্যাটিং অ্যাভারেজ নয়, তাঁর পজিশনের সংকটের মাত্রা দাম বাড়ানো উচিত। বাজার করে তার উল্টোটা — স্ট্রাইক রেটের প্রথম দুই অঙ্ক দেখে সিদ্ধান্ত নেয়।

আরেকটি সতর্কতা আমি আগেই লিখে রাখি আমার নোটবুকে: ডেটা সোর্স বদলালে সংখ্যা বদলায়। এক সংস্থার বল-ট্র্যাকিং আরেক সংস্থার চেয়ে আলাদা ফালস-শট স্কোর দেয়, কারণ তাঁদের সংজ্ঞা আলাদা — কেউ মিস-হিট হিসেবে ধরেন টপ-এজ, কেউ কেবল এজ। ক্রিকেটের xG-সদৃশ মডেল তৈরি করার সময় এই সংজ্ঞাগত বিভ্রান্তি সবচেয়ে বড় শত্রু। তাই আমি একই লিগের জন্য একই সোর্স ব্যবহার করি, আর ক্রস-লিগ তুলনায় হার্ড সংখ্যা নয়, র‍্যাঙ্ক ব্যবহার করি।

এখানেই আমাকে নিজের মডেলের বিরুদ্ধে দাঁড়াতে হয়। করিলেশন মানেই কার্যকারণ নয়। ধরা যাক, এক বোলারের ডেথ-ওভার ইকোনমি ৮.৬, আরেকজনের ৯.৪। প্রথমজনকে দল নিল আঠারো কোটি দিয়ে, দ্বিতীয়জন গেলেন বেস প্রাইসে। কিন্তু যদি হিসাব করেন, দ্বিতীয়জন পুরো সিজনে বল করেছেন ফ্ল্যাট পিচে, টপ-অর্ডার সেট ব্যাটারদের বিপক্ষে, ছোট সীমানায় — আর প্রথমজন পেয়েছেন স্লো, বড় মাঠ, নতুন ব্যাটার — তাহলে দামের ব্যবধানটা বোলারদের দক্ষতার ব্যবধান নয়, পরিস্থিতির ভাগ্যের ব্যবধান।

এই কারণেই আমি নিলামের দামকে কখনো দক্ষতার প্রমাণ হিসেবে পড়ি না। দাম তৈরি হয় দুই নিলামকারীর মানসিক চাপে, একটি এজেন্টের কল্পনায়, আর বোর্ডের ছাড়পত্রের রাজনীতিতে। আমি নিজে বাজি-বিশ্লেষক, মডেল চালাই, ডাউনসুইং আসে — তখন আমি রোলিং উইন্ডো দেখি, গত তিন ম্যাচের ফল নয়।

আরেকটা জিনিস নিলামের আগে সবাই এড়িয়ে যায়: ইনজুরি। চিকিৎসা গোপনীয়তা মানে ক্লাব শুধু সেই ইনজুরিটাই প্রকাশ করে যা তার শেয়ার-মূল্যে বা দর-কষাকষিতে সুবিধা দেয়। একই বোলার, দুই ভিন্ন রিপোর্ট — একটি ওয়ার্কলোড ম্যানেজমেন্ট, অন্যটি সাইড স্ট্রেইন। ফলাফল মডেলের জন্য দুটো আলাদা ইনপুট, অথচ আমরা দুটোই সমান গুরুত্বে পড়ি।

পরের উইন্ডোতে আমার নজর থাকবে তিনটি সংকেতে: মিডল ওভারে উইকেট-প্রোবাবিলিটি, ফালস-শট-ফোর্স রেট, আর ইনজুরি প্রকাশের সময়রেখা। যে দল এই তিনটি সংখ্যা একসঙ্গে পড়তে পারবে, সে নিলামে কম দামে বেশি প্রকৃত মূল্য কিনবে।

প্রশ্নটা থেকে যাচ্ছে স্রেফ: একটি খেলোয়াড়ের দাম আমরা নির্ধারণ করি তাঁর ইকোনমি দিয়ে, নাকি তাঁর বল করার ওভারগুলোর ওজন দিয়ে?