এশিয়া কাপের তিন ফাইনাল, বাংলাদেশের তিন হার: যে ইন্ডেক্স দেখায় সমস্যা রান রেটে নয়

২২ মার্চ ২০১২। মিরপুর শেরে বাংলা জাতীয় ক্রিকেট স্টেডিয়ামের প্রেস বক্স, দ্বিতীয় তলা, কর্নারের দিকের সিটটা। ৫০ ওভার শেষ। স্কোরবোর্ডে ২৩৪/৮। পাকিস্তান করেছে ২৩৬/৯। বাংলাদেশ দুই রানে হেরেছে, শিরোপা গেছে করাচিতে।

সে রাতে রিপোর্ট ফাইল করার আগে নোটবুকে দুটো সংখ্যা টুকে রেখেছিলাম। পাকিস্তানের রান রেট ৪.৭২; বাংলাদেশের ৪.৬৮। পার্থক্য শূন্য দশমিক শূন্য চার। তিনশো বলের একটা ম্যাচে দুই দলের প্রতি-ওভার উৎপাদন প্রায় হুবহু এক, অথচ ফলাফলের পার্থক্য একটা পুরো শিরোপা।

সেই লাইনটা নয় বছর ড্রয়ারে পড়ে ছিল। ২০১৮ সালের ২৮ সেপ্টেম্বর, দুবাই আন্তর্জাতিক ক্রিকেট স্টেডিয়াম। বাংলাদেশ ৪৮.৩ ওভারে ২২২, ভারত ৫০ ওভারে ২২৩/৭। শেষ বল পর্যন্ত টানাপোড়েন, ভারত তিন উইকেটে জিতল। খাতা খুলে হিসাব করলাম: বাংলাদেশের রান রেট ৪.৫৮, ভারতের ৪.৪৬। যে দল হারল, সে-ই দ্রুত রান করল।

মাঝখানে ২০১৬ সালের ৬ মার্চ, আবার মিরপুর। টি-টোয়েন্টি এশিয়া কাপের ফাইনাল। বাংলাদেশ ১২০/৯, ভারত ১৩.৫ ওভারে ১২২/২। আট উইকেটে হার, ৩৭ বল বাকি।

তিনটি ফাইনাল — তিনটি আলাদা ফরম্যাট-পরিসর, দুটি ঘরের মাঠে, একটি বিদেশে। তিনটিই হার। আর তিনটিতেই উল্টো সাক্ষ্য দিচ্ছে সেই মেট্রিক, যা দিয়ে আমরা সাধারণত ম্যাচ ব্যাখ্যা করি।

প্রশ্নটা তাই সরল নয়। এটা কি বাংলাদেশের ফাইনাল-থ্রেশহোল্ডের সিস্টেমিক ব্যর্থতা, নাকি আমাদের নিজের মডেলের অন্ধতা?

প্রেক্ষাপট: ষোলো সংস্করণ, তিনটা নাম

এশিয়া কাপ ১৯৮৪ সালে শুরু। ২০২৩ সাল পর্যন্ত ১৬টি সংস্করণ হয়েছে। শিরোপার হিসাব: ভারত ৮, শ্রীলঙ্কা ৬, পাকিস্তান ২। যোগ করলে ১৬ — অর্থাৎ এই ১৬টি সংস্করণের একটি শিরোপাও তাদের তিনজনের বাইরে যায়নি।

আরও একটা সংখ্যা। এই ১৬টি ফাইনালের ১৩টিই ছিল ভারত, শ্রীলঙ্কা ও পাকিস্তানের নিজেদের মধ্যে। একমাত্র ব্যতিক্রম বাংলাদেশ — ২০১২, ২০১৬ ও ২০১৮। অর্থাৎ এই টুর্নামেন্টের ইতিহাসে বাইরের দল বলতে কেবল বাংলাদেশ, এবং তারা তিনবারই ফাইনালে এসে শিরোপা হাতছাড়া করেছে।

ফরম্যাট পরিসরটা এলোমেলো: ২০১২ ও ২০১৮ ওয়ানডে, ২০১৬ টি-টোয়েন্টি। ভেন্যুও আলাদা: ২০১২ ও ২০১৬ মিরপুরের ধীর, স্পিন-সহায়ক পিচ; ২০১৮ দুবাইয়ের শুকনো, বাউন্সি সারফেস। ২০২২ ও ২০২৩-এ বাংলাদেশ সুপার ফোরে পৌঁছেছে, ফাইনালে নয়।

এখানে একটা পদ্ধতি নোট দরকার। ২০১৭ সালে খুলনায় Expected Truth চালু করার সময় থেকে আমার নিয়ম একটাই — ইন্ডেক্স আগে ঠিক করব, ফলাফল পরে দেখব। Root: ২০১৭, launching Expected Truth in Khulna as a Data Monk. নইলে আমরা সবাই ফলাফল জেনে পরে ব্যাখ্যা বানাই, যাকে পরিসংখ্যানে বলে HARKing — hypothesizing after the results are known.

তাই ম্যাচের ভেতরে ঢোকার আগে চারটি ইন্ডেক্স লিখে রাখছি।

এক, উইকেট-হ্যান্ড এফিসিয়েন্সি (WHE): মোট রান ভাগ ব্যয় হওয়া উইকেট। দুই, ডেথ ওভার লিভারেজ (DOL): ৪০ থেকে ৫০ ওভারের রান রেট ভাগ প্রথম ৪০ ওভারের রান রেট। তিন, কোলাপ্স ভেক্টর (CV): ওভার ১১ থেকে ৩০-এর মধ্যে প্রতি দশ বলে উইকেট পতনের হার। চার, রিকভারি এফিসিয়েন্সি (RE): টানা দুই উইকেট পড়ার পরের দশ ওভারে রান রেট কতটা ফিরে এল।

চারটির মধ্যে প্রথমটা এখানে সবচেয়ে জরুরি, কারণ ওটা স্কোরকার্ডের প্রচলিত ব্যাখ্যাকে সরাসরি চ্যালেঞ্জ করে।

কোর ১ — ২০১২, মিরপুর: দুই উইকেট হাতে, দুই রান কম

পাকিস্তান ২৩৬/৯, অর্থাৎ ৫০ ওভার শেষে হাতে ছিল ১ উইকেট। বাংলাদেশ ২৩৪/৮, হাতে ছিল ২ উইকেট।

WHE হিসাব করুন। পাকিস্তান: ২৩৬ ভাগ ৯ = ২৬.২২। বাংলাদেশ: ২৩৪ ভাগ ৮ = ২৯.২৫।

বাংলাদেশের প্রতি উইকেটে উৎপাদন বেশি। হাতে থাকা সম্পদ বেশি। রান রেট কার্যত এক। তবু দুই রানে হার।

এখানেই মূল কথা। যে ম্যাচে দুই দলের প্রতি-ওভার উৎপাদন প্রায় অভিন্ন, আর যে দল বেশি উইকেট হাতে রেখে শেষ করেছে, সেই দল হারলে ব্যাখ্যা রান রেটে খুঁজলে ভুল জায়গায় খোঁজা হয়।

তাহলে ফাঁকটা কোথায়? দুই জায়গায় — বলের ব্যবহার আর রানের বিন্যাস।

৫০ ওভারে ২৩৪ মানে বাংলাদেশ হারে ৫.৪ রানের কম প্রতি ওভার। ধীর মিরপুর পিচে যেখানে বাউন্ডারি আসছিল প্রতি বারো-চোদ্দ বল পরপর, সেখানে শেষ দশ ওভারে স্ট্রাইক রোটেশন আর এক-দুই রানের সিঙ্গেলই ভাগ্য ঠিক করে। হাতে দুই উইকেট রেখে দুই রান কম পড়া মানে কনভার্শনের ব্যর্থতা, রেটের ব্যর্থতা নয়।

এটা ব্যক্তিগত ভুলের গল্প নয়। এটা সম্পদের অদক্ষ বণ্টন — WHE উঁচু, কনভার্শন শূন্য।

কোর ২ — ২০১৬, মিরপুর: মডেল যেখানে অন্ধ ছিল

এখানে গল্প আলাদা, এবং এখানেই আমার মডেল প্রথম ধাক্কা খায়।

বাংলাদেশ ১২০/৯ (২০ ওভার, রান রেট ৬.০০)। ভারত ১২২/২ (১৩.৫ ওভার, রান রেট ৮.৮২)। ভারত জিতল আট উইকেটে, ৩৭ বল বাকি।

WHE: বাংলাদেশ ১২০ ভাগ ৯ = ১৩.৩৩। ভারত ১২২ ভাগ ২ = ৬১.০০।

রান রেটের ব্যবধান এখানে ২.৮২। এটা আর দুর্ভাগ্য নয়, এটা প্রাধান্য।

লক্ষণীয়, ম্যাচটা বাংলাদেশের ঘরের মাঠে। ২০১৬ এশিয়া কাপের আয়োজক বাংলাদেশ। ঘরের কন্ডিশনে আগে ব্যাটিং নিয়ে ১২০/৯ — এটা ঘরের মাঠের সুবিধা তত্ত্বের সরাসরি খণ্ডন।

২০২০ সালে Empty Stadium Index বানিয়ে আমি দেখেছিলাম, দর্শক কমলে হোম টিমের পয়েন্ট পার গেম ১.৫৪ থেকে ১.২১-এ নেমে আসে — বুন্দেসলিগার ৮৩টি খালি স্টেডিয়ামের ম্যাচে। এখানে ছবিটা আরও জটিল: দর্শক ভরা মিরপুর, তারপরও ঘরের দল প্রতিপক্ষের ট্র্যাকিং-ছকে পিছিয়ে।

The numbers didn't break the model; they exposed where the model was blind. আমার মডেল হোম অ্যাডভান্টেজকে একটা ধ্রুবক ধরেছিল। ২০১৬-র ফাইনাল দেখাল, ওটা ধ্রুবক নয়, ওটা কন্ডিশন-নির্ভর একটা চলক — আর কন্ডিশন পড়তে ভুল করলে হোম বোনাস উল্টো খরচ হয়ে যায়।

কোর ৩ — ২০১৮, দুবাই: ৫৪ শতাংশ রান একজন ব্যাটের

বাংলাদেশ ২২২ (৪৮.৩ ওভার, রান রেট ৪.৫৮), ভারত ২২৩/৭ (৫০ ওভার, রান রেট ৪.৪৬)।

দুটো সংখ্যা মুখ্য।

প্রথম: বাংলাদেশের ২২২ রানের মধ্যে ১২১ রান এসেছিল লিটন দাসের ব্যাট থেকে — দলের মোট রানের ৫৪.৫ শতাংশ।

এক ইনিংসে অর্ধেকের বেশি রান যদি একজন ব্যাটসম্যানের হয়, সেটা ব্যক্তিগত কৃতিত্বের গল্প নয়, ওটা সিঙ্গেল-পয়েন্ট ডিপেন্ডেন্সির সংকেত। ৪৮.৩ ওভারে অলআউট হয়ে বাংলাদেশ নয়টি বল অব্যবহৃত রেখেছিল।

দ্বিতীয়: WHE। বাংলাদেশ ২২২ ভাগ ১০ = ২২.২০। ভারত ২২৩ ভাগ ৭ = ৩১.৮৬।

আবার একই প্যাটার্ন। ভারত ইনিংসের শেষ বল পর্যন্ত পৌঁছেছিল তিন উইকেট হাতে নিয়ে; বাংলাদেশ পৌঁছাতে পারেনি একটিও হাতে নিয়ে।

I don't chase outliers; I follow them until they confess. ২০১৮-র ম্যাচটা আমার কাছে ঠিক সেই ধরনের আউটলায়ার — রান রেটের মডেল সেখানে থেমে গেছে, কিন্তু WHE মডেল কথা বলে গেছে।

ক্রস-কেস হিসাব: ০.৯১-এর ফাঁদ

তিনটি ফাইনালকে পাশাপাশি রাখলে ছবিটা এইরকম।

২০১২: বাংলাদেশ ২৩৪/৮, রান রেট ৪.৬৮; প্রতিপক্ষ ২৩৬/৯, রান রেট ৪.৭২; WHE ২৯.২৫ বনাম ২৬.২২।

২০১৬: বাংলাদেশ ১২০/৯, রান রেট ৬.০০; প্রতিপক্ষ ১২২/২, রান রেট ৮.৮২; WHE ১৩.৩৩ বনাম ৬১.০০।

২০১৮: বাংলাদেশ ২২২, রান রেট ৪.৫৮; প্রতিপক্ষ ২২৩/৭, রান রেট ৪.৪৬; WHE ২২.২০ বনাম ৩১.৮৬।

তিন ম্যাচে বাংলাদেশের গড় স্কোর ১৯২.০০। গড় রান রেট ৫.০৯। প্রতিপক্ষের গড় রান রেট ৬.০০। ব্যবধান ০.৯১।

কিন্তু এই ০.৯১-এর প্রায় পুরোটা এসেছে একটিমাত্র ম্যাচ থেকে — ২০১৬-র টি-টোয়েন্টি ফাইনাল। ওই একটা ম্যাচ বাদ দিলে ওয়ানডে ফাইনাল দুটিতে বাংলাদেশের গড় রান রেট ৪.৬৩, প্রতিপক্ষের ৪.৫৯।

অর্থাৎ ওয়ানডে ফাইনালে বাংলাদেশ রান রেটে পিছিয়ে ছিল না, এগিয়ে ছিল। গড় ১৯২ রান একটা সমস্যা, কিন্তু সেটা রেটের সমস্যা নয়, বিন্যাসের সমস্যা।

বিন্যাস মানে কী, সেটাও নির্দিষ্ট করে বলি। ১৯২ রান ৫০ ওভারে সমান ভাগে ছড়ালে প্রতি ওভারে পড়ে ৩.৮৪ — আধুনিক ওয়ানডেতে যথেষ্ট নয়। কিন্তু বাংলাদেশ ৪.৬৩ রেটে গেছে, অর্থাৎ রান এসেছে বাউন্ডারিতে ঝাঁপিয়ে, মাঝখানে লম্বা ডট-ব্লক রেখে। বাউন্ডারি-নির্ভর ইনিংসে উইকেট পড়লে রেট ভেঙে পড়ে; স্ট্রাইক-রোটেশন-নির্ভর ইনিংসে সেটা হয় না। ফাইনালে দরকার দ্বিতীয় ধরনের ইনিংস, আর বাংলাদেশ খেলেছে প্রথম ধরনের।

এখানে একটা সীমাবদ্ধতা স্পষ্ট করে বলি। CV আর DOL ঠিকভাবে হিসাব করতে বল-বাই-বল ডেটা লাগে, আর সেটা ২০১২ ও ২০১৬-র সংস্করণের জন্য আমার হাতে পূর্ণাঙ্গ নেই। তাই উপরের WHE আর রান রেটের হিসাব যাচাইযোগ্য, কিন্তু ডট-বলের ভাগ আর স্ট্রাইক-রোটেশন হার এখনো অনুমান। আমি সেটা অনুমান হিসেবেই লিখছি।

তুলনামূলক বেস রেট

১৬টি সংস্করণের সব শিরোপা ভারত, শ্রীলঙ্কা ও পাকিস্তানের। এর মধ্যে ভারত ৮, শ্রীলঙ্কা ৬, পাকিস্তান ২।

বাংলাদেশের হিসাব: ফাইনাল তিনটি, শিরোপা শূন্য।

কিন্তু এই শূন্যটা যদি চোক হয়, তাহলে ব্যাখ্যা করতে হবে কেন পাকিস্তানেরও ফাইনাল-রেকর্ড প্রত্যাশার নিচে — ২০০০ ও ২০১২, দুই শিরোপা, অথচ টুর্নামেন্টের সবচেয়ে ধারাবাহিক বোলিং ইউনিট তাদেরই। বেস রেট বলছে, টুর্নামেন্ট-ক্রিকেটে ফাইনাল একটা আলাদা প্রজাতির ম্যাচ; সেখানে ছোট মার্জিনেই ফল ঠিক হয়, আর ছোট মার্জিন মানে উচ্চ ভ্যারিয়েন্স।

বিপরীত কোণ: n=3 মানে কিছুই না

এখন নিজের পায়ে নিজে কুড়াল মারি।

তিনটি ম্যাচ, তিনটি ফলাফল। এখান থেকে ফাইনাল থ্রেশহোল্ড জাতীয় কোনো সিদ্ধান্ত টানা পরিসংখ্যানগতভাবে অর্থহীন। n=3 দিয়ে হাইপোথেসিস টেস্ট করলে পি-ভ্যালু মানে কিছুই না। একই ডেটা দিয়ে যে কেউ বাংলাদেশ ফাইনালে চোকে এবং বাংলাদেশ ফাইনালে ভাগ্যহীন — দুই গল্পই সমান যুক্তিতে লিখতে পারে।

তার উপরে, তিনটি ফাইনালেই বাংলাদেশ প্রি-ম্যাচ সম্ভাবনায় আন্ডারডগ ছিল। ২০১২-তে পাকিস্তান ছিল টুর্নামেন্টের সবচেয়ে ধারালো বোলিং আক্রমণ; ২০১৬-তে ভারত ছিল বিশ্বের এক নম্বর দল; ২০১৮-তেও ভারত ছিল ফেভারিট। অর্থাৎ তিনটি হারই প্রত্যাশা-রেখার ভেতরে। চমকপ্রদ পতন নয়, প্রত্যাশিত ফলাফল।

Correlation আর causation গুলিয়ে ফেললে গল্প সুন্দর হয়, মডেল নষ্ট হয়। ২০১২-র দুই রানের হার আর ২০১৮-র শেষ বলের হার যদি একই থ্রেশহোল্ডের প্রমাণ হয়, তাহলে ২০১৬-র আট উইকেটের হারটা ওই মেকানিজমে বসে কী করে? একটা দুই রানের হার আর একটা আট উইকেটের হার একই কারণ দিয়ে ব্যাখ্যা করা যায় না।

আমার পড়া হলো, এখানে দুটো আলাদা ঘটনা। ২০১২ ও ২০১৮ — সম্পদ বণ্টনের ব্যর্থতা, মার্জিন মাত্র কয়েক রান। ২০১৬ — কন্ডিশন রিডিং-এর ব্যর্থতা, মার্জিন বিশাল। দ্বিতীয়টা প্রথমটার চেয়ে বড় সমস্যা, কিন্তু আমাদের মনোযোগ প্রথমটার দিকে ঝোঁকে, কারণ ওটা কাছাকাছি ম্যাচ, ওটা টেলিভিশনে বেশি দেখানো হয়, ওটা হাইলাইটস প্যাকেজে ভালো লাগে।

আর একটা কথা যোগ করি, যেটা কেউ বলতে চায় না। শেষ বলে হার মানে আপনি কাছাকাছি পৌঁছেছিলেন। ২০১২ ও ২০১৮ — দুই ক্ষেত্রেই বাংলাদেশ ম্যাচটা শেষ ওভার পর্যন্ত টেনেছে বিশ্বের শীর্ষ বোলিং আক্রমণের বিরুদ্ধে। ওটা ব্যর্থতার প্রমাণ নয়, ওটা যোগ্যতার প্রমাণ। আসল ব্যর্থতা ছিল ২০১৬-তে, আর সেটা কেউ ক্লাসিক হার্টব্রেক হিসেবে মনে রাখে না, কারণ ওতে ড্রামা ছিল না।

যাচাইয়ের পথ

এই লেখার সীমা আমি লুকাচ্ছি না। WHE আর রান রেট যাচাইযোগ্য; CV, DOL আর RE নয় — কারণ ওগুলোর জন্য বল-বাই-বল ট্রেস দরকার।

যা করা যায়: ২০১২, ২০১৬ ও ২০১৮-র তিনটি ফাইনালের বল-বাই-বল ফিড নিয়ে তিনটি সিরিজ বের করা — এক, প্রতি ওভারে ডট-বলের হার; দুই, ৩০ থেকে ৪০ ওভারের মধ্যে বাউন্ডারি থেকে সিঙ্গেলের অনুপাত; তিন, ইনিংসের শেষ দশ ওভারে নন-বাউন্ডারি রান রেট। যদি ওয়ানডে ফাইনাল দুটিতে শেষ দশ ওভারের নন-বাউন্ডারি রান রেট প্রতিপক্ষের নিচে থাকে, তাহলে স্ট্রাইক-রোটেশন থিসিস টিকে যাবে। না থাকলে আমার মডেল আবার অন্ধ জায়গায় হাতড়াবে।

টেকঅ্যাওয়ে: পরের এশিয়া কাপের জন্য দুইটি প্রি-রেজিস্টার্ড থ্রেশহোল্ড

প্রথম থ্রেশহোল্ড। বাংলাদেশ ফাইনালে উঠলে ওভার ৪০-এর বিন্দুটা দেখব — হাতে থাকা উইকেট আর প্রয়োজনীয় রান রেটের অনুপাত। যদি অনুপাত ১-এর নিচে নামে এবং শেষ দশ ওভারে ডট-বলের হার ৩০ শতাংশ ছাড়ায়, আমি সেটা WHE-নির্ভর ব্যর্থতার প্যাটার্ন হিসেবে লিখব, ব্যক্তিগত ভুলের গল্প হিসেবে নয়।

দ্বিতীয় থ্রেশহোল্ড। মিরপুরে ফার্স্ট-ইনিংসে টার্গেট ১৬০-এর নিচে হলে বোলিং-ফার্স্ট সিদ্ধান্ত প্রশ্নের মুখে পড়বে — ২০১৬-র ফাইনাল সেই সিদ্ধান্তের খরচ দেখিয়েছে।

Expected truth is not a verdict; it is a checkpoint. পরের ফাইনালে বাংলাদেশ যদি ২০০ ছাড়িয়ে গিয়েও হারে, আমি দলবদল বা কোচ-বদল নিয়ে লিখব না। আমি খুলব WHE আর DOL-এর খাতা, আর দেখব কোন ওভারে সম্পদ নষ্ট হলো।

প্রশ্নটা তাই ঝুলে থাকে: স্কোরবোর্ডে আমাদের সংখ্যা বাড়ছে, কিন্তু সংখ্যাটা কোন ছকে বসছে?