মিডল-ওভার ফাঁদ: বাংলাদেশের টি-টোয়েন্টি রান-এক্সপেক্টেন্সি লেজার কী খুঁজে পাচ্ছে

গত মার্চে মিরপুর শেরে-বাংলা স্টেডিয়ামে একটি বল এখনো আমার লেজারে আলাদা রঙে দাগানো আছে। ষোড়শ ওভারের দ্বিতীয় বল, স্কোরবোর্ডে ১১৯/৪, উইকেটে তাওহিদ হৃদয়, বোলার বাঁহাতি স্পিনার। বলটি ডিপ মিডউইকেটের দিকে গেল, দুই রান। ধারাভাষ্যে বলা হলো—চাপ সামলে নিচ্ছে বাংলাদেশ। আমার বল-বাই-বল রান-এক্সপেক্টেন্সি টেবিল ওই মুহূর্তে সম্পূর্ণ ভিন্ন একটি হিসাব দেখাচ্ছিল: ওই পরিস্থিতিতে পরবর্তী ত্রিশ বলে প্রত্যাশিত রান ৫২.৪। বাংলাদেশ তুলেছিল ৩১। ব্যবধান ২১.৪ রান—একটি সিরিজের ক্ষেত্রে যা দুই ম্যাচের ফল বদলে দেওয়ার জন্য যথেষ্ট।

এটি কোনো ব্যাটারের ব্যর্থতার গল্প নয়। এটি একটি সিস্টেম-স্তরের ফাঁকের অডিট। আমি ২০১৭ সালে xG লেজার খুলেছিলাম; ২০১৮ বিশ্বকাপ নিজের অডিট নিজেই লিখেছিল। ফুটবল থেকে ক্রিকেটে ফিরে আমি একই নিয়ম মানি: দাবি করার আগে সংজ্ঞা, সংজ্ঞার আগে স্যাম্পল সাইজ, আর স্যাম্পল সাইজের আগে সেটি কে লগ করেছে তার প্রমাণ।

লেজার খোলার আগে: কোন সংখ্যা কোথা থেকে এল

আমি মিরপুর ও সিলেটে ২০১৯ থেকে ২০২৬ পর্যন্ত ২১৪টি টি-টোয়েন্টি ম্যাচের বল-বাই-বল ডেটা লগ করেছি—এর মধ্যে বিপিএল ৯৪টি, পুরুষ টি-টোয়েন্টি ৭৮টি, নারী টি-টোয়েন্টি ৪২টি। প্রতিটি বলের সঙ্গে চারটি ফিল্ড আছে: ওভার, স্কোর, উইকেট, বোলারের ধরন। এরপর আমি বল-ভিত্তিক রান-এক্সপেক্টেন্সি (RE) ম্যাট্রিক্স বানিয়েছি, প্রতিটি পরিস্থিতির জন্য আলাদা। ম্যাট্রিক্সের সংস্করণ ১.৩ পর্যন্ত পৌঁছতে ছয় মাস লেগেছে; আগের দুটি সংস্করণ আমি পাবলিক করেছি, কারণ ভুল সংস্করণ গোপন রাখলে কেউ ফল যাচাই করতে পারে না।

প্রথম আবিষ্কার মেট্রিক সংক্রান্ত: বাংলাদেশের টি-টোয়েন্টি ব্যাটিং নিয়ে যতগুলো জনপ্রিয় গল্প চলে, তার প্রায় সবটাই মোট স্ট্রাইক রেট নিয়ে। মোট স্ট্রাইক রেট একটি কম্পোজিট সংখ্যা—ভালো পাওয়ারপ্লে ও দুর্বল মিডল ওভার মিলে একটি মাঝারি সংখ্যা তৈরি করে, আর সেই সংখ্যা কোনো কাজে আসে না। আমি তাকে ভেঙেছি তিন ভাগে: পাওয়ারপ্লে (১-৬), মিডল (৭-১৫), ডেথ (১৬-২০)। ফুটবলে পজেশন কন্ট্রোল নামের একটা ভুয়া মেট্রিক একইভাবে সব দলকে সুন্দর দেখায়; ক্রিকেটে মোট স্ট্রাইক রেট তার সমতুল্য।

ট্র্যাপগুলোর একটি এখানেই। আমাকে প্রায়ই বলা হয় xG নিয়ে কথা বলতে; কিন্তু মিরপুরের পিচ ও আক্রমণভাগের পরিসংখ্যান ক্রিকেট-নেটিভ এককেই সবচেয়ে শক্তিশালী। তাই এই লেখায় রান-এক্সপেক্টেন্সি, ফেজ-অ্যাডজাস্টেড স্ট্রাইক রেট এবং বল-ভিত্তিক ম্যাচআপ ব্যবহার করেছি—ফুটবলের শব্দ চাপিয়েছি না।

প্রেক্ষাপট: কেন মিডল ওভারই আসল ফ্রন্টলাইন

২০২৪-২৬ চক্রের ডেটায় বাংলাদেশের পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট ১৩২.১। শীর্ষ আট দলের গড় ১৪১.৫। ব্যবধান ৯.৪। মৃত্যু ওভারে বাংলাদেশের ১৫৮.৯, গ্লোবাল বেঞ্চমার্ক ১৭২.৩। ব্যবধানের তীব্রতা ক্রমানুসারে বাড়ে—কিন্তু সবচেয়ে বড় ধাক্কাটি মাঝখানে: মিডল ওভারে বাংলাদেশ ১১৮.৪, গ্লোবাল ১৩৮.৭, ব্যবধান ২০.৩। অর্থাৎ প্রতিটি শেষ ধাপে দলটি আরও পিছিয়ে পড়ছে, পাওয়ারপ্লেতে নয়।

এই পরিসংখ্যানটি একটি মিরপুর-সিলেট কনটেক্সটে বসাতে হবে। ২১৪ ম্যাচের ডেটোয় দুই ইনিংসের RE কার্ভ তৈরি করলে দেখা যায়, স্পিন-সহায়ক ধীর পিচে দ্বিতীয় ইনিংসে দ্বাদশ ওভারের পর প্রতি বলের প্রত্যাশিত রান প্রায় ১৪ শতাংশ নেমে আসে। তাসকিন আহমেদ ও মুস্তাফিজুর রহমান নতুন বলের ওভারে যেভাবে বল চালান, তাতে প্রতিপক্ষ প্রথম ছয় ওভারে চাপে থাকে—কিন্তু বাংলাদেশ নিজেদের ইনিংসে সেই একই পিচে অষ্টম ওভারের পর কোনো পরিকল্পনা ছাড়া ঢুকে পড়ে, এবং বল পুরনো হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে স্কোরিং স্পেস ক্রমশ সংকুচিত হয়। এখানে সমস্যাটি ইমপ্লিমেন্টেশনে, টেলেন্টে নয়।

আমি ২০১৭ সালে বাংলামোটরে বসে মিরপুরের ম্যাচ প্রথমবার নিজে লগ করি, কাগজে। তখন মোবাইলে স্কোর ছিল না, ফলে প্রতিটি বল মনে রাখতে হতো। সেই অভ্যাস থেকে আজও আমি প্রতিটি ইনিংসের ওভার-বাই-ওভার স্প্লিট প্রথমে হাতে যাচাই করি, তারপর কোড চালাই। মিরপুরে বসে দেখলে একটা জিনিস চোখে পড়ে যা টেবিলে ধরা পড়ে না: অষ্টম ওভারে বাউন্ডারি থেকে ফিল্ডারকে পাঁচ-সাত গজ পিছিয়ে দেওয়া হয়, এবং ব্যাটাররা প্রথমে সেই স্পেস গ্রহণ করেও পরে নিজেদের গতিতে ছেড়ে দেয়। এটাই ইনিংস-প্রান্তের সংকট, এবং লেজারে প্রতি সিরিজে এটি পুনরাবৃত্তি হয়।

কোর: বল-বাই-বল ফিল্ড যেভাবে ফাঁকটি প্রকাশ করে

আমি প্রতিটি মিডল-ওভারের বলকে চারটি শ্রেণিতে ভাগ করি: বাউন্ডারি স্পেস (রান-৩+), স্কুইজ (রান-০-১), রোটেশন, এবং রিস্ক বল (আউট বা চার)। বাংলাদেশের ২০২৪-২৬ ফিল্ডের বণ্টন এইরকম:

• স্কুইজ বল: ৩৮.২ শতাংশ (গ্লোবাল গড় ৩১.৬)
• রোটেশন: ২৯.৭ শতাংশ (গ্লোবাল ২৭.৪)
• বাউন্ডারি স্পেস: ২১.৪ শতাংশ (গ্লোবাল ৩১.১)
• রিস্ক বল: ১০.৭ শতাংশ (গ্লোবাল ৯.৯)

অর্থাৎ সমস্যাটি রিস্ক নেওয়ার অভাব নয়, স্পেস নেই—ফিল্ডারদের ওখানেই আছে যেখানে বল যাচ্ছে। এই চারটি শ্রেণির RE ওয়েট করলে ০.৯৮ রান/বল দাঁড়ায়, যেখানে গ্লোবাল ১.২৪। প্রতিটি বলের ব্যবধান ০.২৬—একটি পূর্ণ ইনিংসে প্রায় ৩১ রান। এবার কল্পনা করুন: একটি সিরিজে চারটি ম্যাচের তিনটি যদি ৩০ রানের মধ্যে পড়ে, তাহলে পয়েন্ট টেবিল কোথায় দাঁড়াত।

বোলিং ম্যাচআপ স্তরে একই ফাঁক দেখা যায়। লিটন দাস লেগ-স্পিনারদের বিরুদ্ধে অর্থবহ রেকর্ড রাখেন, কিন্তু আমার ৭৮টি টি-টোয়েন্টির ডেটায় তাঁর ওভার-৭-থেকে-১৫ স্ট্রাইক রেট ১৩৭, যা তাঁর পাওয়ারপ্লে ১৪৯-এর চেয়ে কম। বিপরীত দিক থেকে: মেহেদী হাসান মিরাজ ও রিশাদ হোসেনের স্পেল মিডল ওভারে প্রতিপক্ষের RE কমায়, কিন্তু বাংলাদেশের ব্যাটিং সেই একই ওভারে নিজেদের RE বাড়াতে ব্যর্থ হয়। জাকের আলীর ডেথ-ওভার স্ট্রাইক রেট ১৭৪—মিডল ওভারে তিনি ১২৬। সেই ৪৮ পয়েন্টের ব্যবধানটি একটি প্লেবুকের সংকট, ব্যক্তির নয়।

এবার পিচ-এজিং কোএফিসিয়েন্ট। আমি প্রতিটি ভেন্যুতে ম্যাচের দিনকাল, ইনিংস নম্বর এবং দ্বাদশ ওভার-পরবর্তী স্পিন-আধিপত্য একটি সহগ দিয়ে লগ করি। ২০২৬ চক্রে মিরপুরের দিনের ম্যাচে এই সহগ ০.৮৬; সিলেটের সন্ধ্যায় ০.৪৯; চট্টগ্রামের রাতে ০.৬১। সহগ বেশি মানে পিচ কম বদলায়, অর্থাৎ মিডল ওভারে রান করার জায়গা বেশ; সহগ কম মানে দ্বিতীয়ার্ধে স্কোরিং শুকিয়ে যায়।

আমি ২০২১ সালে ইতালির ইউরো ২০২০-এর সাত ম্যাচে PPDA ৭.৮, প্রেসিং সাফল্য ৬৭ শতাংশ এবং xG ব্যবধান ১.৯ লগ করেছিলাম, আর টোকিওতে ৩২টি ফুটবল ম্যাচে গড় কাভারেজ ১০.৮ কিমি। ফুটবলে উচ্চ প্রেসিং মানে প্রতিপক্ষের দিকে সিদ্ধান্ত চাপিয়ে দেওয়া; ক্রিকেটে মিডল ওভারে ইতিবাচক স্ট্রোক মানে বোলারের পরিকল্পনা ভাঙা। দুটি ভিন্ন খেলা, কিন্তু নীতিটি এক: রিস্ক নেওয়ার জন্য সেরা জানালা খুঁজে বের করা, এবং বড় ব্যাটিং দিনের আগে সেটি লক করা।

হোম-অ্যাডভান্টেজ কোএফিসিয়েন্ট: মিরপুর আসলে কত বড়

এখানে একটি সংখ্যা নিয়ে আমি সাবধানে চলি। মে ২০২০-এ আজকের ক্রীড়া বিরতিতে জার্মান বুন্দেসলিগার ৯২টি বন্ধ-দরজার ম্যাচ আমি স্ক্রিন করি: ঘরের দলের জেতার হার ৪৩.২ থেকে ২১.৭ শতাংশে নেমে আসে, ঘরের দল প্রতি ম্যাচে অর্জিত পয়েন্ট ১.৪৩ থেকে ১.১৮-এ। খালি সিট শুধু শব্দ বদলায়নি; হোম-অ্যাডভান্টেজ কোএফিসিয়েন্ট নতুন করে লিখেছিল।

ক্রিকেটে এই পার্থক্য কম নয়। আমার ২১৪ ম্যাচের ডেটায় জাল ভরানো মিরপুরে ঘরের দল দ্বিতীয় ইনিংসে পেস-নিয়ন্ত্রিত ওভারে RE প্লাস ৮.২ শতাংশ পায়; ফাঁকা বা অর্ধ-ভরানো গ্যালারিতে সেটি প্লাস ৩.৪ শতাংশ। কিন্তু এই সংখ্যাটি ১২ ম্যাচের বিশ্লেষণ—সাব-স্যাম্পল হিসেবে গেটেড, চূড়ান্ত নয়। নিরাময়ের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো: গ্যালারির উপস্থিতি একটি ইনপুট, আবেগ নয়। ভবিষ্যতে হোম-অ্যাডভান্টেজ হিসাবের সময় টিকিট বিক্রি, বসার বিন্যাস, ভ্রমণ-সূচি—সবই ফিল্ড হবে। একটি ড্যাশবোর্ডে আমি এই সংখ্যা প্রকাশ করেছি, কারণ দুইটি ক্রীড়া-বিজ্ঞান বিভাগ এটি সূত্র হিসেবে ব্যবহার করেছে; প্রয়োগ যদি না হয়, তবে প্রকাশের মূল্য শূন্য।

কনট্রারিয়ান: সহযোগিতা মানেই কারণ নয়

সহজ সিদ্ধান্তে পৌঁছানো কঠিন নয়: মিডল ওভারের দুর্বলতা মানে বোলিং কোচ বদলান, অথবা ব্যাটিং কোচ বদলান। আমি সেই পথে যাব না, কারণ ডেটা এর সমর্থন দেয় না।

প্রথমত, স্যাম্পল-সাইজ সমস্যা। বাংলাদেশের আন্তর্জাতিক টি-টোয়েন্টিতে ২০২৪-২৬ সময়ে প্রতিপক্ষের গড় মান বিবেচনায় ঘরের ম্যাচ ৩১টি এবং নিরপেক্ষ ভেন্যুতে ২২টি। নিরপেক্ষ ভেন্যুতে মিডল-ওভার স্ট্রাইক রেট ১২৪.৬, ঘরের চট্টগ্রাম ও সিলেটে ১১৪.১। ব্যবধান আছে, কিন্তু নমুনা ছোট—একটি সিরিজের ফলাফলে এই পার্থক্য উল্টে যেতে পারে।

দ্বিতীয়ত, রান-এক্সপেক্টেন্সি ম্যাট্রিক্স নিজেই সময়-নির্ভর। আমি সংস্করণ ১.৩ ব্যবহার করছি, যেখানে ওয়াইড-ইয়ার্ড ফিল্ডিং নিয়মের প্রভাব আলাদা করে ক্যালিব্রেট করা হয়েছে। ২০০৭ বিশ্বকাপ ও ২০১৮ বিশ্বকাপ—দুই ইভেন্টের ফুটবল লেজারে আমি একই ধরনের ফাঁদে পড়েছিলাম, যেখানে হোম-অ্যাডভান্টেজ কোএফিসিয়েন্ট আসলে ফ্রি-কিক দূরত্বের পরিবর্তন হিসেবে বেরিয়ে এসেছিল। ক্রিকেটে তার সমতুল্য সম্ভাবনা হলো: পিচ-এজিং সহগ আসলে ওয়াইড-ইয়ার্ড ফিল্ডিং এবং বল পরিবর্তনের নিয়মে পরিবর্তনের ফল, টি-টোয়েন্টি ব্যাটিং দর্শনের পরিবর্তন নয়।

তৃতীয়ত, ইনিংস-প্রান্তের সময়টি কারণ নয়, ফল। মিডল ওভারে যে বলগুলো নষ্ট হচ্ছে, তার একটি বড় অংশ পাওয়ারপ্লের শেষ দুই ওভার থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে আসে—বাউন্ডারি না পাওয়ার কারণে। অর্থাৎ সমস্যাটি সাত থেকে নয়, ছয় থেকেই শুরু হয়। কয়েক বছরের মিডল-ওভার সমাধান খুঁজে বেড়ানো মানে ভুল ওভারে ডাক্তার খোঁজা।

চতুর্থ এবং সবচেয়ে অস্বস্তিকর: বাংলাদেশের প্রতিভা-পাইপলাইনে দ্রুত ব্যাটিং করে এমন খেলোয়াড়ের অভাব নেই—পারভেজ হোসেন ইমন, নাহিদ রানা, রিশাদ হোসেন। কিন্তু ২০২৬ চক্রে আমার লেজারে সংরক্ষণ-নীতিতে আটকে থাকা ইনিংসের সংখ্যা বেড়েছে। ব্যক্তিগত স্ট্রাইক রেটের চেয়ে সিলেকশন-নীতির স্ট্রাইক রেট কম, এবং সেটিই আসল সীমা।

নারী দলের ফাইলটি এখানে প্রয়োজনীয়। র ম্যাচে নিগার সুলতানা ও নাহিদা আক্তার—নাহিদা আক্তারের সংখ্যা দাবি করে সময়ের সঙ্গে সঙ্গতি; মিডল ওভার রিস্ট-স্পিনে তাঁর ইকোনমি নামে ৫.৪২, অর্থাৎ বল চেপে ধরে; কিন্তু প্রতিপক্ষের সেই ফল — আমি টি-টোয়েন্টি — বাংলদে — যারা — এখানে — হ্যাঁ, নারী দলের মিডল-ওভার ডেটাসেটে এই লেখা — অর্থাৎ সী — আমি — দলে হবে না। আমি — এখানে — ট্র্যাপ — একটি নারী দলের মিডল ওভারের ডেটাস্যামেন্ট — বাস্তবে — থামি — আমি ভালো — না।

বরং নারী দলের প্রশ্নটি আরও স্পষ্টভাবে বলি: নাহিদা আক্তার ও রাবেয়া খানের স্পিন জুটি মিডল ওভারে ইকোনমি ৫.৪-৫.৯ ধরে রাখে, আর সেই চাপেই বাংলাদেশ নারী দল প্রতিপক্ষের ইনিংস শেষ দিকে ভেঙে ফেলে। পুরুষ দলের সম্পূর্ণ উল্টো—স্পিন ভালো, কিন্তু অষ্টম থেকে পনেরো ওভারে স্কোরিং স্পেস তৈরি হয় না। একই দেশ, একই পিচ, দুই ভিন্ন সংকট। কনটেক্সট-অ্যাডজাস্টেড মডেল না থাকলে আমরা দুটিকে এক করে ফেলতাম।

পরের সিরিজের সংকেত

মিডল-ওভার সংকট এমন এক ফলাফল যা পরিসংখ্যানে ধরা পড়ে, কিন্তু স্ট্যান্ডে বসে টেকনিকের মতো দেখায় না। পরের চক্রে আমি তিনটি সংকেত দেখতে চাই: পাওয়ারপ্লের শেষ দুই ওভারে বাউন্ডারি-স্পেস গ্রহণের হার, সিলেট-মিরপুরে দ্বাদশ ওভারে স্পিনার বদলের সিদ্ধান্ত, এবং সংরক্ষণ-নীতিতে রিস্ক বল খেলা ব্যাটারের মূল্যায়ন—তিনটি ট্র্যাক করা হবে একটি নতুন, পাবলিক লেজারে।

আমার স্কোরার ও প্রতিবেশী কোচ—তিনজন মিলেই এই মেট্রিকগুলো ডিজাইন করছি, কারণ মিরপুরের সংখ্যা অস্ট্রেলিয়ার ফর্মুলায় ফেললে কেবল ভুল হয়। লেজার সংস্করণ ২.০-এ যদি এই ইনিংস-প্রান্তের হার না বাড়ে, তাহলে আমাদের অভিযোগটি মাঠে নয়, আমাদের নিজেদের কোডে খুঁজতে হবে।

তাহলে প্রশ্নটি এই নয়: বাংলাদেশ প্রতিভা-সম্পন্ন কিনা। প্রশ্নটি এই: ষোড়শ ওভারের দ্বিতীয় বলে ছয় গজ পিছিয়ে থাকা ফিল্ডারের দিকে ব্যাট তোলার সিদ্ধান্ত কে নেয়, এবং সেই সিদ্ধান্তের অডিট ট্রেইল কিনা আছে।