পাওয়ারপ্লের হিসাব, ডেথ ওভারের ছায়া: বিপিএল ফেজ-মডেলের প্রথম খসড়া

মিরপুরের ফ্লাডলাইটের নিচে স্কোরবোর্ড বলছিল ১৭.৩ ওভারে ১৩৮/৬। কমেন্ট্রি বক্সের ভাষায় সেটা "নাটকীয় ফিনিশের অপেক্ষা"। আমি তখন স্কোরবোর্ডে চোখ রাখিনি, রেখেছিলাম ল্যাপটপের স্প্রেডশিটে, যেখানে ওই ম্যাচের প্রতিটি বল টাইমস্ট্যাম্পসহ জমা হচ্ছিল। আমার ফেজ-মডেল বলছিল, ওই পিচে, ওই শিশিরের মাত্রায়, শেষ সতেরো বলে ৫২ রান ওঠার সম্ভাবনা ২৩ শতাংশের নিচে। বাস্তবে উঠেছিল ৫৮। এই ব্যবধানটাই আমার কাছে খবর। স্কোরকার্ড যাকে "নাটক" বলে, মডেল তাকে বলে রেসিডুয়াল। রেসিডুয়াল হলো সেই গল্প, যেটা মডেল আশা করেনি; আমি সেটা ধীরে পড়ি।

রাতটা ভালো ঘুম হয়নি এই ভেবে যে ভুলটা মডেলের, নাকি পিচের, নাকি আমার। পরদিন সকালে সেই ম্যাচ চারবার আবার চালালাম।

প্রথমেই একটা কথা স্পষ্ট করে নেওয়া দরকার, কারণ এটা না বললে বাকি সব সংখ্যা ঝুলে থাকবে। ঘরোয়া ক্রিকেটে আমাদের সবচেয়ে বড় সীমাবদ্ধতা ডেটার রেজোলিউশন, ডেটার পরিমাণ নয়। বিপিএলের বেশিরভাগ ভেন্যুতে ফিল্ডার-ট্র্যাকিং ক্যামেরা নেই, বল রিলিজের গতি সেকেন্ডে রেকর্ড হয় না, ক্যাচ-প্রোবাবিলিটি মডেল চালানোর মতো ডেটা মাঠেই নেই। তাই আমি যে মডেল বানাতে পারি, তার রেজোলিউশন কম, কিন্তু সততা বেশি। আমি বিপিএলের জন্য নিজস্ব মডেল বানিয়েছি, কারণ এই লিগের নিজের ভূত থাকা দরকার।

ফুটবলের ব্যাকরণ থেকে ধার করা ধারণাটা সরল। ওখানে প্রেসিং বোঝার জন্য আমি PPDA ব্যবহার করতাম। ৬৪ ম্যাচের PPDA ট্র্যাক করে প্রেসিংকে আমি পড়ার উপযোগ্য ব্যাকরণে পরিণত করেছি। ক্রিকেটে তার সমগোত্রীয় সূচক হলো ডট-বলের চাপ। একটি ডট বল মানে শুধু শূন্য রান নয়, ব্যাটসম্যানের পরের বলটাকে বেশি ঝুঁকিতে ঠেলে দেওয়া। তাই মডেলের কেন্দ্রে রাখলাম চারটি স্তম্ভ: ওভারপ্রতি রান, বাউন্ডারি-প্রস্থান হার, ডট-বলের চাপ, এবং উইকেট-সম্ভাবনা। খেলা ভাগ করলাম তিন ফেজে—১-৬ (পাওয়ারপ্লে), ৭-১৫ (মাঝের ওভার), ১৬-২০ (ডেথ)।

ডেটাসেট: ২০২৪ থেকে ২০২৬ পর্যন্ত তিন মৌসুমের ১৪৮ ম্যাচ, বল-বল লগ, মোট ৩৫ হাজার ৫২০টি বৈধ ডেলিভারি। প্রতিটির সঙ্গে জুড়ে দিয়েছি ভেন্যু, টস-সিদ্ধান্ত, ম্যাচ শুরুর সময়, নিকটতম আবহাওয়া স্টেশনের আপেক্ষিক আর্দ্রতা, এবং দলটির আগের ম্যাচ থেকে বিশ্রামের দিনসংখ্যা। শিশিরকে সরাসরি মাপা যায় না, তাই ওকে একটি প্রক্সি দিয়ে বদলেছি—মাস, শুরুর সময় আর আর্দ্রতা মিলিয়ে একটি সূচক, যাকে স্প্রেডশিটে ডাকি ডিউ-স্কোর নামে। এটা নিখুঁত সূচক নয়, এবং আমি সেটা লুকাই না; v0.1-এ এটাই সবচেয়ে দুর্বল কলাম।

এই মুহূর্তে বিপিএলের পাওয়ারপ্লেতে সবচেয়ে স্পষ্ট যে বাস্তবতা, সেটা ভেন্যু-ভিত্তিক পার্থক্য। ঢাকার পিচে প্রথম ছয় ওভারে ইকোনমি ৭.২, চট্টগ্রামে ৮.১, সিলেটে ৭.৮। পার্থক্যটা শোনায় ছোট, কিন্তু মৌসুমের হিসাবে এটা ওভারপ্রতি প্রায় এক রানের ফাঁক, মানে বারো ওভারে একটা অতিরিক্ত বাউন্ডারির সমান। পাওয়ারপ্লে রান কোথায় ওঠে তা বলে দেয় ম্যাচটি কোথায় প্রথম হারিয়ে যেতে পারে।

মাঝের ওভার ৭ থেকে ১৫, বিপিএলের আসল গোপন কক্ষ। এখানে মোট ওভারের ৪২ শতাংশ পড়ে, এবং ইকোনমি ৬.৮-এ নেমে আসে, অথচ উইকেট-সম্ভাবনা পাওয়ারপ্লের চেয়ে ০.৯ গুণ বেশি। অর্থাৎ এখানে বোলার জেতে, ব্যাটসম্যান টিকে থাকে। ডেটা বলছে, যে দল মাঝের নয় ওভারে দুটির কম উইকেট হারায়, তারা ৭৯ শতাংশ ম্যাচে ১৬০ ছাড়ায়। স্পিন-ভাগ এই ফেজে ৫৮ শতাংশ। সিলেটে তা ৬৩ শতাংশ, কারণ বল ওখানে বেশি গ্রিপ করে।

ডেথ ওভার আমার কাছে সবচেয়ে কম বোধগম্য অঞ্চল। v0.1-এ ইকোনমি ১০.৪, বাউন্ডারি-প্রস্থান হার ১৮.৬ শতাংশ। কিন্তু এখানেই একটা জিনিস চোখে লাগে, যেটা নিয়ে কম কথা হয়। ডেথ ওভারে ১৯ থেকে ২১ বছর বয়সী বোলাররা মোট ডেলিভারির ৩৪ শতাংশ ছুঁড়েছেন, এবং তাদের ওভারপ্রতি গড় খরচ ১১.৩। এদের মধ্যে অনেকেরই ফ্র্যাঞ্চাইজি ক্যারিয়ারে এখনো বিশটি টি-টোয়েন্টির বেশি ম্যাচ নেই। শরীর তৈরি হয়নি, কিন্তু দায়িত্বটা সবচেয়ে ভারী।

হোম অ্যাডভান্টেজের হিসাবটা সবচেয়ে বেশি যাচাই দরকার। কাঁচা সংখ্যায় ঢাকার দলগুলো ঘরের মাঠে ওভারপ্রতি ০.৩১ রান বেশি পায়। কিন্তু আমি যখন পিচ, ডিউ-স্কোর আর দলের স্কোয়াড-অবস্থা মডেলে ঢুকিয়ে দিলাম, সুবিধাটা নেমে এল ওভারপ্রতি ০.১৪-এ। বাকিটা গ্যালারির শব্দ নয়, ভ্রমণ-সূচি আর ব্যাটিং-ক্রমের গভীরতা। খালি গ্যালারি ছিল সেই ল্যাব, যেখানে হোম অ্যাডভান্টেজ আর অভিনয় করতে পারেনি; আমি সেখানে দেখেছি সুবিধাটা ০.৪৫ থেকে ০.২২-এ নেমে আসে, আর স্কোয়াডের দৌড় বেড়ে যায় ৩.২ কিলোমিটার। বিপিএলে ফিল্ডিং-দূরত্বের ডেটা নেই, তাই দৌড়ের পরিবর্তে আমি চেস-প্রেস-স্টেপের সংখ্যা দেখি, যা গ্যালারির কম্পাঙ্ক কমলে বাড়ে।

শিশিরের প্রশ্নে মডেলটা নির্দয় স্পষ্ট। ডিউ-স্কোর যখন উপরের চতুর্থাংশে, তখন পরের ব্যাট করা দল ৬১ শতাংশ ম্যাচ জেতে, এবং ১৬-২০ ফেজে তাদের স্ট্রাইক-রেট ২১ রান বেশি। এর থেকে সহজ অনুমান দাঁড়ায়: টসে অনেক কোচ আগে ব্যাটিং নেন, কারণ তাঁরা ব্যাকআপ স্ট্র্যাটেজি হিসেবে পাওয়ারপ্লের ওপর ভরসা করেন। কিন্তু সংখ্যা বলছে, বাস্তব সুবিধাটা তাড়া করার ফেজে জমা থাকে, প্রথম ছয় ওভারে নয়।

এখন কোথায় থামা উচিত, সেটাই আসল খেলা। ডেটা বলছে হোম অ্যাডভান্টেজ আছে; কিন্তু ওটা প্রমাণ করে না যে গ্যালারির চিৎকার উইকেট তৈরি করে। ভেন্যু আর দলের মানের মধ্যে সংযুক্তি এত গভীর যে দুটোকে আলাদা করা ডেটার কাজ নয়, পরিকল্পনার কাজ। এই সংশোধনটাই আমি সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন মনে করি, কারণ মডেলের ফাঁদ প্রায়ই বাইরে থাকে না, থাকে ভেতরে।

আরও একটা জিনিস, যেটা আমি হিসাবের ভাষায় বলতে চাই। ফুটবলে আমি ট্রান্সফার-মার্কেটকে আবহাওয়ার মতো পড়ি: বাজার সরে, কিন্তু জলবায়ু হলো নমুনার আকার। ফ্র্যাঞ্চাইজি ক্রিকেটে একই যুক্তি খাটে। একটা দল যখন তরুণ পেসারকে ট্রেনিং দেয়, তিন মৌসুম ধরে ভারী দায়িত্বে ফেলে, তারপর বিয়ের-বাধ্যবাধকতার অজুহাতে তাঁকে বিদেশি লিগে ছেড়ে দেয়—তখন ভবিষ্যতের পরিকল্পনা আসলে ছোট দলের কাঁধে চাপানো হয়। ছোট বাজেটের ফ্র্যাঞ্চাইজি হয়ে যায় অসম্পূর্ণ পণ্য উৎপাদনের কারখানা। ডেটায় এর ছাপ চোখে পড়ে: যেসব দল তাদের ৩০ শতাংশের বেশি ডেথ-ওভার কিশোর পেসারকে দেয়, তারা টানেল থেকে যাওয়া মৌসুমে গড় ওভারপ্রতি ০.৭ রান বেশি খরচ করে।

যদি কেউ জিজ্ঞাস করে, ডেথ ওভারের খরচ কি বোলারদের অদক্ষতা, নাকি ক্লান্তি, নাকি পিচ, তখন সৎ উত্তর হলো—তিনটাই, কিন্তু আমার ডেটা ওদের আলাদা করতে পারে না। এখানেই বিশ্লেষকের সবচেয়ে বড় প্রলোভন: যে জিনিস মাপা যায় না, তাকে অভাব না বলে গল্প বলে চালিয়ে দেওয়া। আমি সেটা করব না।

একটা উদাহরণ দেখা যাক, যেখানে মডেল প্রায় ফাঁদে পড়ে গিয়েছিল। এক বোলার ওই মৌসুমে পাওয়ারপ্লেতে ইকোনমি ৬.২, তাই প্রতিপক্ষ তাঁকে ডেথে নিয়ে যায়। résultat: ১৬-২০ ফেজে তাঁর ইকোনমি ১২.৯, এবং ইয়র্কার-চেষ্টার হার মাত্র ৯ শতাংশ। এটা নতুন কিছু নয়। কিন্তু যেটা লুকিয়ে ছিল: তাঁর আগের ম্যাচের বিশ্রাম ছিল দুই দিন, আর ওই দুই দিনে তিনি কত ডেলিভারি ছুঁড়েছেন তা বোর্ড-লগে নেই। বিশ্রামের দিনসংখ্যা আমার মডেলে আছে; ওয়ার্কলোড নেই। এই সীমাবদ্ধতা মেনে নিয়ে মুচকি হেসে এগোনোই ভালো।

পেস বোলারের প্রত্যাবর্তনের ক্ষেত্রে ছবিটা আরও জটিল। কোনো পেসার চোট থেকে ফেরার সময় ওয়ার্কলোড-বিবৃতি হয় প্রেস রিলিজে, আর ঘরোয়া লিগে স্পিড-গান নেই। তাই আমি প্রক্সি ব্যবহার করি: শর্ট-বলের অনুপাত, ইয়র্কার-চেষ্টা, আর স্লোয়ারের ব্যবহার। যিনি ফেরেন কিন্তু ইয়র্কার-চেষ্টা ১৪ শতাংশ থেকে ৭-এ নামিয়ে আনেন, তাঁর শরীর সত্যটা লুকিয়ে রাখেনি, ছন্দই বলে দিয়েছে। ক্লাবের সময়সূচি সপ্তাহে-সপ্তাহে গড়ায়, কিন্তু ডেটা বলে মাসে-মাসে।

এই সব দেখে আমার সন্দেহ হয়, আমরা ডেথ ওভারকে ভুল ফ্রেমে রাখছি। ক্যাপশন বলে "সমাপ্তি"। কিন্তু ডেটায় ১৬-২০ ফেজ আসলে মাঝের ওভারের ফলাফল। মাঝের নয় ওভারে যারা কম চাপ তৈরি করেছিল, তারা ডেথে বেশি ফাঁকা জমি পায়—ফিল্ডিং ছড়িয়ে থাকে, ঠিকানা বদলায়, ম্যাচিং নষ্ট হয়। ডেথ ওভারের নাটক আসলে ৭ থেকে ১৫ ওভারের হিসাবের শেষ কিস্তি।

শেষে ফিরে আসি সেই মিরপুরের রাতে। ৫২ বনাম ৫৮। ওই ছয় রানের ফাঁকটা বলছিল, ওই ম্যাচে শিশির আমার প্রক্সির চেয়ে বেশি ছিল। দুই পেসার বল ধরতে পারেননি, ফলে ইয়র্কার-প্লান ভেঙে পড়েছে। এটা ব্যাটসম্যানের প্রতিভার গল্প নয়, বালির আর্দ্রতার গল্পও নয়—এটা চতুর্থ বলের রুটিন ব্যর্থতার গল্প, যা পরের ম্যাচেও দেখা যেতে পারে।

পরের রাউন্ডে আমি তিনটি জিনিস দেখব। এক, চট্টগ্রামে ১৬ থেকে ১৮ ওভারে ইয়র্কার-চেষ্টার হার; বারো শতাংশের নিচে নামলে ডেথ ইকোনমি ১১ ছাড়াবে। দুই, ডিউ-স্কোর উপরে থাকা ম্যাচে টস-জয়ী অধিনায়ক আগে ব্যাট করলে তাঁর দলের প্রথম ছয় ওভারের ইকোনমি; ৭.০-এর নিচে গেলে ভরসাটা কাজে দিল, উপরে উঠলে সেটা বাজি ছিল। তিন, যে দল ২১ বছরের কম বয়সী পেসারকে ১৮ থেকে ২০ ওভারে তিনবারের বেশি ডাকছে, তাদের পরের পাঁচ ম্যাচের ডেথ ইকোনমি। মডেল ভুল করতে পারে, এবং প্রতিবার ভুল করলে আমি আবার চারবার চালাব। তথ্যটা সেটাই চায়।