ওভার ৭ থেকে ১৫: যে স্পেল স্কোরকার্ডে হারে, ম্যাচে জেতে

গত রাউন্ডে একটি ম্যাচের স্কোরকার্ডে দুটি লাইন পাশাপাশি বসিয়ে দেখলাম। বোলার ক: চার ওভার, ২২ রান, শূন্য উইকেট। বোলার খ: চার ওভার, ৩৮ রান, দুই উইকেট। ম্যাচ শেষে আলোচনার কেন্দ্রে এল খ। আমি তাঁকে ছোট করছি না; আমি শুধু বলছি, স্কোরকার্ডের এই দুই কলাম আসলে একই ঘটনার দুই ভাষা। উইকেট কলামটা থাকে ক্যামেরার সামনে, ইকোনমি কলামটা থাকে ক্যামেরার বাইরে। ফলে যে স্পেল চোদ্দতম ওভারে প্রতিপক্ষের ওপর চাপ চাপিয়ে রেখেছিল, যার ফলে পরের দুই ওভারে ইনিংস গুটিয়ে গেল, তার নাম কোথাও ওঠে না। তিন বছরের বেশি সময় ধরে আমি ফেজ-অ্যাডজাস্টেড ইকোনমি আর একটি প্রেশার ইনডেক্স নিয়ে ছোট একটা মডেল চালাই। বার্নলি মডেলটা আমি গড়ের কথা শোনার জন্য বানিয়েছিলাম, কারও হাততালি পাওয়ার জন্য নয়। ক্রিকেটে আমি সেই একই শৃঙ্খলা মানি। মূল ধারণাটা সরল: T20 ইনিংসের তিনটি ফেজের দাম কখনোই সমান নয়। পাওয়ারপ্লেতে উইকেট পড়লে প্রতিপক্ষের সেরা ব্যাটাররা ক্রিজে আসে, তাই ক্ষতিটা সীমিত থাকে। ডেথ ওভারে উইকেট পড়লে পুরো ইনিংসের গতি গুটিয়ে যায়। মাঝের ওভারগুলো, মানে সাত থেকে পনেরো, কার্যত একটি ট্যাক্স অফিস: সেখানে প্রতি বলের রান-ভ্যালু সবচেয়ে কম, আর প্রতি ডট বলের ভ্যালু সবচেয়ে বেশি। কেউ এই অফিসের খাতা পড়ে না, কারণ খাতায় উইকেট নেই। আমার মডেল চারটি ইনপুট নেয়। এক, ভেন্যু-অ্যাডজাস্টেড রান বেসলাইন, অর্থাৎ ওই মাঠে ওই সময়ে গড়ে কত রান ওঠে। দুই, ফেজ-ভিত্তিক ইকোনমি। তিন, ডট-বল শতাংশ। চার, একটি বলের পরের দুই ওভারে প্রতিপক্ষের রান-রেট কতটা পড়ে। শেষ ইনপুটটাই আসল কাজ করে; বাকি তিনটি শুধু পরিসংখ্যান। নিয়মিত মৌসুমে এই মডেলটা সবচেয়ে বেশি কাজে লাগে, কারণ তখনো লিগ টেবিলের চাপ শিরোনাম হয়ে ওঠেনি। দুইটা স্বীকারোক্তি আগেই দিয়ে রাখি। প্রথমত, আমার ডেটার বড় অংশ ইংলিশ কাউন্টি, এজবাস্টন আর ট্রেন্ট ব্রিজের মার্কেট প্রাইস, তাই আমার লেন্স আংশিকভাবে ইউরোপীয়; এশিয়ার কন্ডিশনে একই কোএফিসিয়েন্ট বসালে ভুল হবে। দ্বিতীয়ত, এই লেখা কোনো একক ইনিংসের বিজ্ঞাপন নয়। যেখানে নমুনা ছোট, সেখানে আমি রেঞ্জ ছাপি। মডেল আসলে এই স্বীকারোক্তি: কোন জিনিসগুলো আমি অনুমান করতে অস্বীকার করছি, তার হিসাব। আগে আমি স্কোরলাইন দিয়ে লেখা শুরু করতাম; এখন শুরু করি মডেল আর মার্কেটের অমিল দিয়ে। গত পাঁচ বছরের T20 ডেটায় একটা প্যাটার্ন স্থির থাকছে: ওভার সাত থেকে পনেরোতে কোনও দলের ডট-বল শতাংশ যেদিকে চল্লিশ ছাড়ায়, সেদিকেই ইনিংসের শেষ স্কোর গড়ে দশ থেকে চোদ্দ রান কম হয়। এই দশ-চোদ্দ রানই ম্যাচের ফল ঠিক করে, অথচ ম্যাচ-পরবর্তী আলোচনায় তার উল্লেখ থাকে না। ভারতের জসপ্রিত বুমরাহর আইপিএল ইকোনমি সাতের কাছাকাছি, এটা সবাই জানে। যেটা সবাই জানে না, সেটা হলো ষোড়শ থেকে কুড়িতম ওভারে তাঁর বলের বৈচিত্র্য: একই রিলিজ পয়েন্ট থেকে চার রকম স্লোয়ার। মার্কেট এই বৈচিত্র্যকে দাম দেয়, কারণ এটা চোখে ধরা পড়ে। যেটা চোখে ধরা পড়ে না, সেটা হলো আঙুলের স্পিনার আর তাঁর ডট-বল। এশিয়ার উইকেটে ওভার সাত থেকে পনেরোর মধ্যে একজন ফিঙ্গার স্পিনারের ডট-বল শতাংশ আমার হিসাবে প্রায়ই পঁয়ত্রিশ থেকে পঁয়তাল্লিশের ঘরে থাকে। কারণটা জাদু নয়, জ্যামিতি: ধীর, লো, টার্ন করা পিচে ব্যাটারকে ঝুঁকি নিতে হয়, আর স্পিনারকে নিতে হয় না। মিরপুরের চতুর্থ দিনের উইকেট, কলম্বোর আর্দ্রতা, গালের কভার — তিন জায়গা, এক নিয়ম। মেহেদী হাসান মিরাজের টেস্ট বোলিং গড় ঘরের মাটিতে বিদেশের মাঠের তুলনায় প্রায় অর্ধেক। এই ব্যবধান বোলারের দক্ষতার গল্প নয়, কন্ডিশনের গল্প, আর এটাই বলে দেয় যে তাঁর অ্যাওয়ে অ্যাভারেজ একটা কোলাহলপূর্ণ সংখ্যা। শাকিব আল হাসানের আন্তর্জাতিক সাতশর বেশি উইকেট দশ বছরের জমানো মূলধন, এক রাতের আবির্ভাব নয়। ক্রোয়েশিয়ার পজিশনটা কখনো বিশ্বাস ছিল না; সেটা ছিল একটা ভুল-মূল্যায়িত মিডফিল্ড। ক্রিকেটে ফিঙ্গার স্পিনার ঠিক সেই মিডফিল্ড — যেখানে দাম সবচেয়ে কম, দায়িত্ব সবচেয়ে বেশি। মোস্তাফিজুর রহমানের দাম ঠিক হয় তাঁর কাটার আর ডেথ ওভারের স্মৃতি দিয়ে; ২০১৬ সালের আইপিএলে সতেরো উইকেট আর এমার্জিং প্লেয়ার পুরস্কার সেই স্মৃতি গড়ে দিয়েছিল। আমার তিন বছরের ডেটার হিসাবে ওঁর সবচেয়ে দামি বলটা ওভার নয় থেকে চোদ্দোর মধ্যে, যেখানে ব্যাটার স্লোয়ারটা লাইন আপ করতে পারে না আর স্কোরবোর্ড নিঃশব্দে চেপে বসে। কেনা হচ্ছে স্মৃতি, মাপা হচ্ছে বর্তমান — এই ফাঁকটাই আমার কাজের জায়গা। এবার সেই দিকটা, যেখানে আমার নিজের মডেল দুর্বল। ওভার সাত থেকে পনেরোতে কোনও স্পিনারের ইকোনমি শুধু তাঁর দক্ষতা মাপে না; সেটা প্রতিপক্ষের ঝুঁকি-হিসাবেরও ফাংশন। প্রতিপক্ষ উইকেট হারালে স্পিনারের সংখ্যা সুন্দর দেখায়; সেট ইন থাকলে ব্যাটার ইচ্ছে করেই সাটার করে। সেটিং আর চেষ্টার তফাত বের করা ডেটার কাজ নয়, চোখের কাজ, আর আমি চোখ দিয়ে স্পেল দেখতে ভুলি না। পারস্পরিক সম্পর্ক আর কার্যকারণ দুটো আলাদা জিনিস; যে বিশ্লেষক এটা ভুলে যায়, তার মডেল তিন সপ্তাহে ভেঙে পড়ে। দ্বিতীয় ফাঁদটা হোম অ্যাডভান্টেজ। ২০২০ সালে স্টেডিয়াম খালি হওয়ার পর ইউরোপীয় ফুটবলে হোম অ্যাডভান্টেজ প্রায় দশ শতাংশ পড়ে গিয়েছিল; দর্শক চলে গেলে সুবিধাটাও চলে গিয়েছিল। এশিয়ার ক্রিকেটে সেই পতন এতটা দেখা যায়নি, কারণ সেখানে ঘরের সুবিধা কেবল দর্শকের মাথার উপর দাঁড়ানো নয়; সেটা পিচ-প্রস্তুতি, স্পিন-কোটিং আর ঘরোয়া বলের চেনা ছন্দের ফসল। স্টেডিয়াম খালি হলেও এই সুবিধা টিকে যায়, কারণ এটা আবহাওয়া নয়, কন্ডিশন। মানে এশিয়ার বাইরে গড়া পরিসংখ্যান আর এশিয়ার মাঠে গড়া পরিসংখ্যান এক পাল্লায় মাপা যায় না; ২০২১ সালে ঠিক এই কারণেই আমার মডেলটা আবার লিখতে হয়েছিল। আর একটা কথা, যা মডেলে বসে না, কিন্তু বসানো দরকার: বোলিং লোড। শাকিব, মোস্তাফিজ বা বুমরাহ — এই ধরনের বোলার সারা বছর ফ্র্যাঞ্চাইজি আর জাতীয় দলের মধ্যে ঘোরাফেরা করেন, আর ইনজুরির দাম কেবল শারীরিক নয়, আর্থিকও। যে মডেল বোলারকে কেবল একটা ছয়-গুণকের ভেক্টর ভাবে, মডেলটা মাঠের বাইরে অপরাধ করে। পরের রাউন্ডে আমি দুটো সংখ্যা ঘনভাবে দেখব। এক, ভেন্যু-অ্যাডজাস্টেড ডট-বল শতাংশ, ওভার সাত থেকে পনেরোয়। দুই, ম্যাচ শেষে অ্যাওয়ার্ড কমিটির পছন্দের সঙ্গে সেই শতাংশের ফারাক। ফারাক যেখানে বড়, সেখানে দল নির্মাণে একটা সিদ্ধান্ত ভুল হচ্ছে, আর সেটা সাধারণত নিলামের টেবিলে। মার্কেট গল্পে সাড়া দেয়; আমি অপেক্ষা করি অবশিষ্টাংশের জন্য, কারণ রেসিডুয়াল যখন কথা বলে, তখনই কেনার সময়। প্রশ্নটা এখন এই: আগামী নিলামে কে একজন ফিঙ্গার স্পিনারকে কিনবে — যিনি দশ ম্যাচে দুটো উইকেট নেন — আর কে থেমে থাকবে ধারাভাষ্যের গল্পে?