খালি গ্যালারির পাঠ: টেস্ট ক্রিকেটে হোম-অ্যাডভান্টেজ আসলে কোথায় থাকে

১২ জুলাই, ২০২০। সাউদাম্পটনের এজিয়াস বাউল। টেস্ট ম্যাচের পঞ্চম দিন, গ্যালারিতে একজন দর্শকও নেই — ফাঁকা নীল চেয়ার, ক্যামেরা ক্রেনের গুঞ্জন, আর কয়েকজন স্টাফের ছায়া। ওয়েস্ট ইন্ডিজ ২০০ রানের লক্ষ্য তাড়া করছিল; জেসন হোল্ডারের দল ৪ উইকেটে ম্যাচ জিতে নিল। খবরের শিরোনামে গেল ফলাফল। আমার নোটবুকে আটকে গেল সম্পূর্ণ অন্য একটা বিষয়: ম্যাচের আগে আমার মডেল ইংল্যান্ডের জন্য যে 'হোম ভেন্যু বোনাস' হিসাব করেছিল, এই ম্যাচে সেটা কার্যত শূন্য। মডেল এক কথা বলেছিল; খালি গ্যালারি বলেছিল আরেক কথা। আমি সিডনি থেকে কাজ করি, কাইনেসিওলজিতে স্নাতকোত্তর, পেশায় স্পোর্টস বেটিং অ্যানালিস্ট। ২০১৮ সালে রাশিয়া বিশ্বকাপে ১,২৪৮টি শট এক্সেলে লগ করে আমার প্রথম xG মডেল বানিয়েছিলাম, ব্যালকনির দরজা খোলা রেখে। ফ্রান্স ২.১ xG থেকে ৪ গোল করেছিল, আর্জেন্টিনা ১.৪ থেকে ৩। চোখ যা দেখেছিল, সংখ্যা তা মানছিল না। সেই রাতে আমি ঠিক করেছিলাম — অনুভূতির গল্প নয়, প্রক্রিয়ার হিসাব লিখব। ২০২০ সালে সেই সিদ্ধান্ত ক্রিকেটে ফিরে এল ভিন্ন পোশাকে, আর প্রশ্নটা ছিল একই: মডেলের দাবিটা মাঠে টিকতে পারে কি না। প্রশ্নটা সহজ মনে হলেও এর ভেতরে একটা হিসাবি ফাঁদ আছে। ক্রিকেটে 'হোম অ্যাডভান্টেজ' কোনো একক জিনিস নয়। এটা অন্তত তিনটি আলাদা উৎসের যোগফল — প্রথমত পিচ প্রস্তুতি ও ভেন্যু-পরিচিতি, দ্বিতীয়ত পরিবেশ ও আম্পায়ারিং-সংক্রান্ত অভ্যাস, তৃতীয়ত দর্শকের চাপ, যেটা অতিথি ব্যাটারের সিদ্ধান্তের গতি বদলে দেয়। দর্শকশূন্য স্টেডিয়াম এই তিনটির মধ্যে ঠিক শেষটিকে কেটে সরিয়ে দেয়, বাকি দুটোকে ছোঁয় না। অর্থাৎ দর্শকহীন সিরিজ একধরনের প্রাকৃতিক পরীক্ষা — একটা ভেরিয়েবল বন্ধ রেখে বাকিটা চালু রাখা। আমার মেথডোলজি ইচ্ছাকৃতভাবে সরল। প্রতি ম্যাচে আমি দুটো সংখ্যা হিসাব করি: xR, মানে ব্যাটসম্যানের শট-গুণমান অনুযায়ী স্বাভাবিকভাবে যে রান প্রত্যাশিত, এবং xW, মানে উইকেটের সম্ভাবনা। পাশাপাশি ক্রিকেটের নিজস্ব প্রেসিং প্রক্সি ব্যবহার করি — ডট-বল প্রেসার আর ফলস-শট পার্সেন্টেজ। ফুটবলে যেমন PPDA দিয়ে বোঝা যায় একটা দল কত উঁচুতে চাপ দিচ্ছে, ক্রিকেটে ডট-বল প্রেসার দিয়ে বোঝা যায় ব্যাটারকে কতটা কোণঠাসা করা হচ্ছে। ২০২০-র জুলাই থেকে ২০২১-র জানুয়ারি পর্যন্ত দর্শকশূন্য বা সীমিত দর্শকের ৩৪টি টেস্টের বল-বাই-বল ডেটা আমার নিজের ডেটাসেটে জমা করেছি, এবং প্রতিটি স্পেল আলাদা করে ট্যাগ করেছি — পিচ কতটা পুরোনো, কত নম্বর দিন, বাতাস কতটা, ডিও আছে কি না। এখানেই সংখ্যাগুলো কথা বলে। স্বাভাবিক পরিবেশে আমার ডেটাসেটে হোম দলের ব্যাটিং xR-এ একটা বোনাস থাকে, প্রথম ইনিংসে গড়ে প্রতি ওভারে প্রায় ০.১৮ রান। দর্শকশূন্য স্যাম্পলে সেই বোনাস প্রথম ইনিংসে প্রায় শূন্যে নেমে আসে, আর তৃতীয়-চতুর্থ দিনে সেটা সামান্য ঋণাত্মক দিকেও হেলে যায়। ব্যাখ্যাটা জটিল নয়। দর্শক না থাকলে অতিথি ব্যাটারকে স্লেজিংয়ের চাপ নিতে হয় না, আম্পায়ারের বিরুদ্ধে আপিলের তীব্রতা কমে যায়, আর ক্যাচ ফেলার পর গ্যালারির হতাশা কোনো বাড়তি ওজন তৈরি করে না। খালি গ্যালারি হোম-অ্যাডভান্টেজ মুছেনি; উৎসটা দেখিয়ে দিয়েছে। সাউদাম্পটনের সেই তাড়া ম্যাচটাই উদাহরণ। চতুর্থ ইনিংসে ২০০ রান তাড়া করা টেস্ট ক্রিকেটে প্রায় হারানো পদের খেলা — ঐতিহাসিকভাবে চতুর্থ ইনিংসের সফল চেজের অনুপাত পাঁচ ভাগের এক ভাগের কাছাকাছি। দর্শকের চাপ থাকলে এই তাড়ায় ডট বল বাড়ে, রান-রেট নিচে নামে, ফলস শটের হার লাফিয়ে ওঠে। জার্মেইন ব্ল্যাকউড সেই ইনিংসে কতটা শান্ত ছিলেন, সেটাই আসল ডেটা পয়েন্ট — তাঁর ফুটওয়ার্কের প্রতিটি ফ্রেম আমি আলাদা করে দেখিনি, তবে ম্যাচের ফলস-শট পার্সেন্টেজ আর ডট-বল প্রেসার দুটোই স্বাভাবিকের চেয়ে নরম ছিল। বাইরে কেউ চিৎকার করছিল না, আর ক্রিকেট বলটা তার নিজের গতিতে চলছিল। এবার নিয়মিত মৌসুমের দিকে তাকান। ফ্র্যাঞ্চাইজি ও ঘরোয়া লিগে ডিও, পিচের বয়স আর নাইট ম্যাচের রসায়ন মিলিয়ে দ্বিতীয় ইনিংসে ব্যাটিং সহজ হয়ে যায়। আমার হিসাবে ডিও পড়ার পর স্পিনারদের xW ১২ থেকে ১৮ শতাংশ কমে, আর সেই হ্রাসটা বিরতি-ওভারে কম, ইনিংসের শেষ পাঁচ ওভারে বেশি। যারা শুধু 'হোম টিম ভালো' সূত্রে বাজি ধরেন, তাঁরা আসলে পিচ আর ডিওর সিদ্ধান্ত নিচ্ছেন অন্য নামে। দর্শক-বোনাসটা সেই সমীকরণে তৃতীয় স্তরের ভেরিয়েবল, দ্বিতীয় বা প্রথম নয়। তবু এখানেই আমাকে নিজের মডেলের বিরুদ্ধে সাক্ষী হতে হয়। ২০২০ সালে ক্রিকেট বদলেছিল শুধু দর্শক হারিয়ে নয় — লালার ব্যবহারে সাময়িক নিষেধাজ্ঞা এসেছিল, যার ফলে রিভার্স সুইং কমে গিয়েছিল; দলগুলো বাবলে ছিল, ভ্রমণ-ক্লান্তি কম ছিল, আর সূচি অস্বাভাবিকভাবে ঘন হয়েছিল। অর্থাৎ যে পার্থক্যটা আমি দর্শকের হিসাবে লিখছি, তার ভেতরে অন্তত তিনটা প্রতিদ্বন্দ্বী কারণ লুকিয়ে আছে। কোরিলেশন আর কার্যকারণ আলাদা জিনিস, এবং এই সিরিজে দুটোকে আলাদা করার একমাত্র উপায় ছিল কন্ডিশন ট্যাগিং — যেটা আমি করেছি, কিন্তু যেটা নিখুঁত নয়। তার উপরে আছে স্যাম্পল সাইজের সমস্যা। ৩৪টা টেস্ট পুরো খেলার ইতিহাসে ছোট স্যাম্পল, আর ভেন্যু-ভিত্তিক ভাগ করলে প্রতিটি ভাগ আরও ছোট হয়ে যায়। আমার মডেলের ত্রুটির সীমা প্রতি ওভারে প্রায় ±০.১০ রান, যা সেই ০.১৮ বোনাসের অর্ধেকের বেশি। ছোট স্যাম্পল চিৎকার করে; বড় স্যাম্পল সৎ থাকে। তাই যে কোনো একক দর্শকশূন্য সিরিজ থেকে 'দর্শকই হোম অ্যাডভান্টেজ' — এই সিদ্ধান্ত টানা যায় না, এবং আমিও টানি না। এখানে একটা মানবিক স্তরও আছে যা ডেটা ফাঁকা রাখে। সঙ্কুচিত সূচিতে ইনজুরি থেকে ফেরা খেলোয়াড়ের সামনে সবচেয়ে বড় বাধা শরীর নয়, মাথা — হাঁটু পরীক্ষা করা যায়, সিদ্ধান্ত নেওয়ার ভয় পরীক্ষা করা যায় না। দর্শকশূন্য পরিবেশে ফেরা খেলোয়াড়েরা সেই ভয়টাকে নতুন করে শিখেছিলেন, আর পূর্ণ গ্যালারিতে ফিরে তাঁদের ফলস-শট পার্সেন্টেজ প্রথম কয়েক ইনিংসে স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি থাকে। কোন ইনিংসটা ফর্ম, কোনটা কেবল কন্ডিশনের দান — সেটা আলাদা করতে অন্তত দশটা ইনিংস দরকার। সামনের মৌসুমে আমার কাছে তাই তিনটে সিগন্যাল আছে যা দেখার মতো। প্রথমত, প্রথম ইনিংসে হোম দলের xR বোনাস আবার ০.১৫-র উপরে ওঠে কি না। দ্বিতীয়ত, ডিও-ভিত্তিক স্পিন xW-এর পতন কি দিনের আলোর ম্যাচেও একই রকম থাকে। তৃতীয়ত, ইনজুরি থেকে ফেরা ব্যাটারের দশ ইনিংসের গড় ফলস-শট পার্সেন্টেজ কতদিনে স্থির হয়। আর আমার নিজের শর্তটা পরিষ্কার: যদি পূর্ণ গ্যালারির একটা সম্পূর্ণ মৌসুমেও প্রথম ইনিংসের হোম xR বোনাস ০.০৫-র নিচে থাকে, তাহলে আমার 'দর্শক-চাপ সহগ' ভুল, আর আমি সেটা মডেল থেকে বাদ দেব। আমি এমন কোনো সংখ্যা বিশ্বাস করি না, যাকে একটা বল-স্পর্শ পর্যন্ত ফিরিয়ে নেওয়া যায় না।