নিলামের দাম বনাম ডট-বলের দাম: এশিয়ার টি-টোয়েন্টি বাজারে মূল্যায়নের ফাঁক

২০২৬ সালের আগস্টের শেষদিকে একটা ফ্র্যাঞ্চাইজির রিটেনশন খসড়া আমার হাতে এল। চারটি নাম ধরে রাখার, চারটি ছেড়ে দেওয়ার। ছেড়ে দেওয়া তালিকায় একজন বাঁহাতি পেসারের গত মৌসুমের পাওয়ারপ্লে ইকোনমি ছিল ওভারপ্রতি ৬.৪। ধরে রাখা তালিকার একজন ডানহাতি পেসারের একই বিভাগে ৯.১। নিলাম-বাজেটের কাগজে অবশ্য দ্বিতীয়জনের দাম প্রায় দ্বিগুণ। একই মৌসুম, একই বল, একই ২২ গজ—অথচ বাজার আর হিসাব দুটো সম্পূর্ণ আলাদা গল্প বলছে। আমি টেবিলটা সরিয়ে রেখে ভাবলাম, ওই বাঁহাতিটাকে তো আমি মাঠে বসে দেখেছি, ধারে ধারে, টেলিভিশনের তিন মিনিটের হাইলাইটসে নয়। নতুন বলে ষষ্ঠ স্টাম্পের বাইরে বল রেখে সে ব্যাটসম্যানকে একটাই কাজ করতে বাধ্য করত: স্ট্রাইক রোটেট করতে না পারা। স্কোরকার্ডে সেটা শূন্য রানে দেখা যায়, আর শূন্য দেখানো জিনিসের জন্য এশিয়ার ফ্র্যাঞ্চাইজি বাজার এখনো ঠিকভাবে দাম গুনতে শেখেনি। যেখানে আমার চোখ আর আমার স্প্রেডশিট একে অন্যের বিরুদ্ধে সাক্ষ্য দেয়, সেখানে দাঁড়িয়ে একটাই প্রশ্ন জরুরি হয়ে ওঠে—ভুলটা কোথায়, বাজারে, নাকি মডেলে? প্রতিটি ফ্র্যাঞ্চাইজি এই সময়ে একসঙ্গে দুটো কাজ করে: দল গড়া আর ওয়েজ-বিল গোছানো। ধরে রাখা আর ছেড়ে দেওয়ার সিদ্ধান্ত কাগজে ক্রিকেটের, বাস্তবে টাকার। মিনিমাম রিটেইনার ফি, রিটেনশন-স্লটের সংখ্যা, নিলামের পার্স—এই তিনটে বেড়াজালে পড়ে একটা নাম বাদ পড়ে, যদিও তার বোলিং ফিগার তার চেয়ে ভালো। যে দল কম খরচে বেশি রিটেইনার ধরে রাখতে পারে, তারা সুবিধা পায়; যে পারে না, তার স্কাউটিং ভালো হলেও হাত বাঁধা। বাজারের লজিকটা তাই ক্রিকেটের লজিক নয়, ছক-করা খরচের লজিক। আমি এই বাজার দুই দশক ধরে ঢাকা থেকে দেখছি। ১৯৯০-এর দশকে যখন খেলোয়াড় ছিলাম, তখন ম্যাচ পড়া হতো স্কোরশিটের কেটে দেওয়া ছক্কায়; পরে সেটা বদলে গেছে ডেটাবেসে। ২০১৭ সালে মতি;ঝিলের একটা ছোট অফিসে বসে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের জন্য আমার প্রথম xG-ঘরানার মডেল বানাই। ফুটবলের xG হুবহু ক্রিকেটে বসে না, তাই একটা প্রক্সি দাঁড় করাতে হয়—ফেজ ইকোনমি, অর্থাৎ খেলার তিন ধাপে (পাওয়ারপ্লে, মিডল, ডেথ) প্রতি ওভারের রান-খরচ। পরে ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে সেই একই ভাবনার ফুটবল-সংস্করণ পিপিডিএ নিয়ে কাজ করতে গিয়ে বুঝলাম, প্রক্সি মেট্রিক কখনো নিজেই সত্য নয়। পিপিডিএ কোনো মেট্রিক নয়; সেটা একটা স্বীকারোক্তি—দলটা কীভাবে কষ্ট করতে রাজি। ক্রিকেটে ডট-বল রেট তার সমগোত্রীয় ভাই। আমার মডেল তিনটে জিনিস মাপে। (ক) পাওয়ারপ্লে ইকোনমি। (খ) ডট-বল প্রেশার ইনডেক্স—অর্থাৎ একটা ডট বলের পরের বলে ব্যাটসম্যান রান তুলতে পারে কত শতাংশ ক্ষেত্রে। (গ) স্ট্রাইক-রোটেশন হ্রাস, মানে সেই বোলার বল করতে এলে বিপক্ষের সিঙ্গেল নেওয়ার হার কত কমে যায়। তিনটে কলাম মিলিয়ে যা বেরোয়, সেটা উইকেটের তালিকার চেয়ে অনেক সময় বেশি কথা বলে। আমি প্যাটার্ন খুঁজে পাইনি; ডেটার ভেতরে প্যাটার্নটাই আমাকে খুঁজে নিয়েছে। প্রথম আবিষ্কারটা উইকেট নিয়ে। একটা পেসারের উইকেট-সংখ্যা তার দক্ষতার ছবি নয়; সেটা ক্যাচ-করা হাত, ফিল্ড প্লেসমেন্ট, ব্যাটসম্যানের ভুল আর প্রতিপক্ষের অসহায়তার যোগফল। সানরাইজার্স হায়দরাবাদ ২০১৬ সালে আইপিএল জেতে, আর মুস্তাফিজুর রহমান সেই মৌসুমে ১৭ উইকেট নিয়ে এমার্জিং প্লেয়ার হন। গল্প সাধারণত সেখানেই থামে। কিন্তু যেটা তালিকায় ওঠে না, সেটা হলো মিডল ওভারে তাঁর কাটারের পরের বলগুলোতে ব্যাটসম্যানদের স্ট্রাইক-রোটেশন কতটা ভেঙে পড়েছিল। আন্তর্জাতিক বাজারে সেই মৌসুমের পর তাঁর দাম বাড়ল, কারণ বাজার রহস্যটা পুরোপুরি বুঝে ওঠেনি—তবু টের পেয়েছিল, বলটা ভাঙছে। দ্বিতীয় আবিষ্কারটা ব্যাটসম্যানদের গড় নিয়ে। একটা ব্যাটসম্যানের গড় মিথ্যা বলে না, সে অসম্পূর্ণ সত্য বলে। নট-আউট, ছোট লক্ষ্যের তাড়া, টপ-অর্ডারের সুরক্ষা—সব মিলিয়ে গড়টা ফুলে ওঠে। আমাদের ঘরোয়া লিস্ট-এ পঞ্চাশ ওভারের ক্রিকেট যে ধাঁচের ব্যাটসম্যান তৈরি করে, সে মিডল ওভারে সিঙ্গেল নিতে ওস্তাদ, কিন্তু পাওয়ারপ্লে শেষ হওয়ার পর তার বাউন্ডারি-ফ্রিকোয়েন্সি কম। ঘরোয়া লিগে সেটা দলকে জেতায়; আন্তর্জাতিক টি-টোয়েন্টিতে সেটা দলকে ধীরে মারে। আমি ম্যাচে বসে যা দেখি আর ডেটা যা দেখায়, তার ফাঁকটা ধরা পড়ে এই জায়গায়। যে ব্যাটসম্যান ত্রিশ বলে ত্রিশ করেন, তার স্ট্রাইক-রেট ষাটের দশকে থিতু হয়ে যায়; কিন্তু ইনিংসের শেষ আট ওভারে ওই একই লোক যদি কুড়ি বলে আঠারো করেন, দল হারে—অথচ তার গড়-ফিগার সুন্দর থেকে যায়। স্কোরকার্ড সান্ত্বনা দেয়, টেবিল সত্য বলে। ডট-বল প্রেশার ইনডেক্সের মেকানিক্সটা সরল, ফলাফলটা ততটা সরল নয়। ধরুন, একজন বোলার আঠারো বলে চোদ্দোটা ডট দিলেন। তাঁর নিজের পরিসংখ্যানে সেটা একটা সংখ্যা মাত্র। কিন্তু ওই আঠারো বলের সময়ে বিপক্ষের ব্যাটসম্যানের মাথায় একটা হিসাব তৈরি হয়—আজ রিস্ক নেওয়ার দিন নয়। ফল হিসেবে ওভারের অন্য প্রান্তের বোলারও সুবিধা পান, কারণ ব্যাটসম্যান তার বিরুদ্ধে আগেভাগে ঝুঁকি নিতে ভয় পান। আমি একে বলি প্রতিধ্বনি-প্রভাব। ব্যক্তিগত পরিসংখ্যানে এই প্রতিধ্বনি ধরা পড়ে না, ধরা পড়ে কেবল দলীয় রানে। এশিয়ার অনেক লিগে দলীয় রান-বাঁচানোয় যাঁরা সবচেয়ে বড় অবদান রাখেন, তালিকায় তাঁদের নাম সবচেয়ে নিচে। এখানে একটা কাঠামোগত ব্যাপার জড়িয়ে আছে। নতুন বলে টাস্কিন আহমেদের মতো বোলারের ওপর দলের প্রথম আক্রমণের ভার পড়ে, আর সেই ভারটা মেটাতে গিয়ে তাঁকে বেশি ঝুঁকি নিতে হয়। আর যাঁরা মিডল ওভারে বল করেন, তাঁদের কাজটাই ভিন্ন—চাপ ধরে রাখা। একই দলে দুই ধরনের শ্রম, কিন্তু বাজারে একটাই দাম-ছক। বাজার ঝুঁকিকে পুরস্কৃত করে, ধৈর্যকে নয়। তৃতীয় আবিষ্কারটা বাজারের নিজের গল্প নিয়ে। ২০১৭ সালে আবাহনী লিমিটেড ঢাকার শিরোপা-যাত্রায় আমি ম্যাচপ্রতি ২.৪ xG-র মতো একটা সংখ্যা পাই, অথচ গোল হয় ম্যাচে ১.৮। শূন্য দশমিক ছয়ের ফাঁকটা কোচিং স্টাফকে দেখালাম, তারা প্রথমে উড়িয়ে দেন। ফেডারেশন কাপের সেমিফাইনালে মোহামেডান এসসি-র কাছে ২.৭ xG নিয়েও ০-২ হেরে যাওয়ার পর ফোনটা এল। শিক্ষাটা আজ ক্রিকেটের নিলামেও হুবহু খাটে: বাজার প্রক্রিয়াকে দাম দেয় না, ফলকে দাম দেয়। ছক্কার সংখ্যা, উইকেটের সংখ্যা—এগুলো ফল। ডট বল, ওভারের চাপ, স্ট্রাইক-রোটেশন ভাঙা—এগুলো প্রক্রিয়া। আর প্রক্রিয়ার দাম সব সময় দেরিতে ওঠে। এখানেই প্যারাডক্স দেয়ালের মতো দাঁড়ায়। তালিকা বলছে, ছেড়ে দেওয়া বাঁহাতির দাম কম। মাঠে বসে দেখা বলছে, সে-ই বেশি মূল্যবান। দুই সাক্ষীর মধ্যে ফয়সালা করতে হলে আমাকে নমুনা-সংখ্যা মেনে নিয়ে হাঁটতে হবে। আমি মডেল বানাই সন্ন্যাসী পাণ্ডুলিপি নকল করার ঢঙে—ধীরে, আর ভুলের ভয়ে। তাই বলছি না যে বাজার সম্পূর্ণ ভুল। বলছি, বাজার একটাই কলাম পড়ছে, আর মাঠ দুটো পড়ছে। চতুর্থ স্তরটা ভয়ংকর সরল। বাজেট যদি সীমিত থাকে, তবে একটা দল দুই পথে যেতে পারে—একজন দামি উইকেট-শিকারি, অথবা দুইজন সস্তা ডট-বল-শিল্পী। হিসাব বলছে দ্বিতীয় পথটা বেশি রান বাঁচায়। বাজার বলছে প্রথম পথটা বেশি দর্শক টানে। এখানেই এশিয়ার ফ্র্যাঞ্চাইজি ক্রিকেটের আসল টানাপোড়েন—মাঠের হিসাব আর মালিকের হিসাব কখনো এক হয় না। আর এই টানাপোড়েনের পেছনে ঘরোয়া কাঠামোর একটা ভূমিকা আছে, যেটা সাধারণত কেউ মাপে না। ঢাকার ঘরোয়া লিগে খরচের বড় অংশ যায় অভিজ্ঞ নামের দিকে, তরুণদের জন্য থাকে অপেক্ষার সিঁড়ি। ফলে একটা বোলার শেখে কীভাবে অর্থনৈতিক বোলিং করতে হয়—কারণ সে জানে, একটা খারাপ ম্যাচ তাকে গোটা মৌসুম বাইরে বসাতে পারে। তার ইকোনমি কম হয়, উইকেট কম হয়, দাম কম হয়। কাঠামোটা দুর্নিবারভাবে মিতব্যয়ী বোলার বানায়, আর বাজার নির্বিকারভাবে তাদের কম দাম দেয়। স্বীকার করি, আমার বিরুদ্ধ যুক্তিও জোরালো। গত মৌসুমের এগারো ইনিংসের পাওয়ারপ্লে ইকোনমি একটা ডেটা-বিন্দু, সিদ্ধান্ত নয়। ডেথ ওভারে বল করার দক্ষতা পাওয়ারপ্লের চেয়ে অনেক দুর্লভ, আর ধরে রাখা সেই ডানহাতির শেষ চার ওভারে ইকোনমি সাতের নিচে—সেটা যদি সত্য হয়, বাজারের সিদ্ধান্ত অযৌক্তিক নয়। ওয়েজ-বিলের বাস্তবতা ছাড়াও দুটো কারণ আছে: স্কাউটের চোখ দীর্ঘমেয়াদে প্রায়ই মডেলের চেয়ে ভালো, আর একটা ইনিংসের উপসংহার থেকে গোটা মৌসুমের সিদ্ধান্তে যাওয়া একটা লাফ। ২০২০ সালের সেপ্টেম্বরে খালি স্টেডিয়ামের ৩১২ ম্যাচ বিশ্লেষণ করে আমি শিখেছিলাম, হোম অ্যাডভান্টেজ মরে না, ঠিকানা বদলায়—রেফারির সিদ্ধান্তে তার ছাপ পড়ে। সেই কাজটি আমাকে বাধ্য করেছিল নিজের খেলোয়াড়-অন্তর্দৃষ্টির বিরুদ্ধে দাঁড়াতে। সেটা অস্বস্তিকর ছিল, দরকারি ছিল। তাই এই লেখাতেও বলছি: স্প্রেডশিট কখনোই শত্রু ছিল না, শত্রু ছিল তার ওপর আমার অন্ধ ভরসা। আমার স্যাম্পল ছোট, মডেলটা রুক্ষ, আর রিজলিউশন নেই। তারপরও যেটা দাঁড়িয়ে থাকে, সেটা পদ্ধতিগত এক প্রশ্ন। বাজার যদি কেবল ফল মাপে, তবে প্রক্রিয়ার শিল্পীরা সব সময় কম দামে বিক্রি হবেন—আর একটা লিগ তিন মৌসুম ধরে সেই ভুলের দাম দিতে থাকবে, কারণ হারিয়ে যাওয়া ওভারগুলো কারোর পরিসংখ্যানে জমা থাকে না। এই হিসাবটা কেউ মেটায় না, কারণ মেটানোর উপায় তৈরি হয়নি। আগামী নিলাম ঋতুতে চোখ রাখতে হবে ওয়েজ-বিলের ছক আর রিলিজ-ক্লজের গড়নে, কারণ প্রক্রিয়ার দাম ওখান থেকেই প্রথম না;ড়ি না;ড়ি উঠবে। যেদিন কোনো ফ্র্যাঞ্চাইজি নিজের ঘরোয়া লিস্ট-এ ডট-বল ডেটা আলাদা করে চাইতে শুরু করবে, সেদিন বুঝবেন হিসাবটা পাল্টাচ্ছে। ডেটা কথা বলে না; তার নীরবতা শিখতে হয়।