খালি সেলটির ওজন: যখন তথ্যপাইপলাইন নীরব হয়ে পড়ে

গত সপ্তাহে রাত সাড়ে তিনটায় আমার ডেস্কে একটি ফাইল এল। একটি দ্বিতীয় স্তরের বিশ্লেষণ প্রতিবেদন, যেটি গত তিন মাস ধরে একটি ক্রিকেট তথ্য পাইপলাইনের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। ফাইলটি খুলে প্রথমেই চোখে পড়ল একটি টেবিল — আটটি স্তম্ভ, প্রতিটির পাশে লেখা 'তথ্য অপর্যাপ্ত, মূল্যায়ন করা সম্ভব নয়'। দ্বিতীয় পাতায় আরেকটি টেবিল, একটিও সংখ্যা নেই। কেবল শূন্য ঘর। আমি পনেরো বছর ধরে স্কোরবুকের প্রান্তে হাতে-লেখা নোট রাখছি, কিন্তু এমন খালি খাতা দেখে থমকে গেলাম। কারণ একটা খালি ঘর কখনো ফাঁকা থাকে না — সেটি কিছু না কিছুর জন্য অপেক্ষা করে। যে নথিটি আমার হাতে এসেছে, সেটি কোনো ক্রিকেট ম্যাচের বিশ্লেষণ নয়। এটি একটি ব্যর্থতার স্বীকারোক্তি, যদিও প্রতিবেদনটি লেখা হয়েছে নিরাসক্ত প্রশাসনিক ভাষায়। একটি তথ্যনিষ্কাশন প্রক্রিয়া — যাকে আমরা পরিভাষায় বলি 'প্রথম স্তর' — একটি ক্রিকেট বিষয়ক নিবন্ধ প্রক্রিয়াকরণে গিয়ে কোনো মৌলিক তথ্যবিন্দু বের করতে পারেনি। না শিরোনাম, না সূত্র, না উদ্ধৃতি, না কোনো খেলোয়াড় বা দলের নাম। কেবল একটি ক্ষেত্র চিহ্নিত করা ছিল — 'ক্রিকেট_বিশ্ব' — যেন কোনো সেন্সর ক্রিকেটের গন্ধ পেয়েছে, কিন্তু সেটিকে ধরে রাখতে পারেনি। এই পরিস্থিতি আমার কাছে নতুন নয়। ২০১৭ সালে, ছাব্বিশ বছর হাতে স্কোরিং করার পর, যখন বাংলাদেশ ক্রিকেট বোর্ড ডিজিটাইজেশনের নামে আমাদের ইউনিট বিলুপ্ত করল, তখন একই ঘটনা ঘটেছিল। কাগজের স্কোরবুক থেকে ডিজিটাল ফাইলে যাওয়ার পথে অসংখ্য তথ্য হারিয়ে গিয়েছিল — কোন ওভারে বোলারের পায়ের অবস্থান, কোন বলে উইকেটরক্ষকের হাত কতটা নিচে ছিল, এই ধরনের সূক্ষ্ম বিবরণ কখনো মেশিনে ওঠেনি। কেবল চূড়ান্ত ফলাফল থেকে গিয়েছিল। দিনের শেষে একটি স্কোর হয়, নয় বলার চেয়ে একজন মৃত বলকে বাঁচিয়ে রাখাই বিশ্লেষণের কাজ। খালি ঘর মানে তথ্যের অভাব নয়, খালি ঘর মানে অসম্পূর্ণ কাহিনি। একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত তথ্য নিষ্কাশন ব্যবস্থা কেন এমনভাবে ব্যর্থ হয়, সেটি Understanding যোগ্য। নিবন্ধটি হয়তো মেটাডেটাযুক্ত HTML-এর ভেতরে চাপা পড়েছিল, অথবা স্ক্রিপ্টিং ভাষায় লেখা ছিল যা পার্সার বুঝতে পারেনি। হতে পারে সেটি ছিল একটি ভিডিও স্ক্রিপ্ট, যা টেক্সট হিসেবে পাঠানো হয়েছে। অথবা, সম্ভবত সবচেয়ে উদ্বেগজনকটি — মূল নিবন্ধটি সত্যিই খালি ছিল, শুধু শিরোনাম ছাড়া। তবে যে কারণই হোক, বিশ্লেষণের দায় আমাদের। একটি পাইপলাইনে যদি এমন ঘটে, তাহলে আমাদের কর্তব্য হলো সেটিকে গোপন না করে সেটির নথিভুক্ত করা। এই প্রতিবেদনটি তাই করেছে — সৎভাবে স্বীকার করেছে যে তার হাতে কিছু নেই। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতি আমার সহজাত সন্দেহ থাকলেও, এই ধরনের সততা আমার পছন্দ। মডেল কখনো মনগড়া উত্তর দেয়নি, বরং নিজের অজ্ঞতা ঘোষণা করেছে। কিন্তু এই সততা একটি সুবিধার সাথেও আসে — আর সেই সুবিধাটিই বিপদ। যখন কোনো মডেল 'তথ্য অপর্যাপ্ত' বলে, তখন তথ্য ব্যবস্থাপকরা সেটিকে প্রায়শই 'ঝুঁকি নেই' বা 'নিরপেক্ষ সংবেদন' হিসেবে পড়েন। এই দুটি জিনিস এক নয়। তফাতটা স্পষ্ট: এক হলো জানা যে কিছু জানা নেই, আরেক হলো জানা নেই যে কিছু নেই বললেই চলে। প্রথমটির জন্য সতর্কতা প্রয়োজন, দ্বিতীয়টির জন্যও। যদি খালি ফলাফলকে আমরা ঝুঁকিমুক্ত ভাবতে শুরু করি, তাহলে পুরো পাইপলাইনের উপযোগিতা প্রশ্নবিদ্ধ হয়ে যায়। আমার অভিজ্ঞতায়, খালি তথ্য নিষ্কাশনের ঘটনা প্রায় কখনো বিচ্ছিন্ন হয় না। একটি নিবন্ধে যদি ডেটা হারায়, সম্ভবত একই ব্যাচে আরও অনেক নিবন্ধের একই পরিণতি হয়। ২০১৮ সালের রাশিয়া বিশ্বকাপে, যখন আমার সম্পাদক আমার পাস ক্রেডেনশিয়াল প্রত্যাখ্যান করেছিলেন একজন চব্বিশ বছরের সহকর্মীর জন্য — মিশ্র অঞ্চলে নারী অস্বস্তিকর থাকবেন এই অজুহাতে — তখন আমি সিলেট থেকে তিনটি সময় অঞ্চল পেরিয়ে ৬৪টি ম্যাচের সমস্ত ১৭০৪ শট ও ১৬৯টি গোল নিজের xG মডেলে কোড করেছিলাম। সেই কাজের মধ্যে দিয়ে আমি বুঝেছিলাম, ব্যর্থতা কখনো বিচ্ছিন্ন নয়; একটি পাইপলাইনে যদি কোথাও ফুটো থাকে, সেটি পুরো সিস্টেমের জন্য ইঙ্গিত। এখন প্রশ্ন হলো, এই খালি প্রতিবেদনের পর কী করা উচিত। প্রথমে, প্রথম স্তরের পুরো প্রক্রিয়াটি পুনরায় চালানো উচিত মূল নিবন্ধটির উপরে — লগিং চালু রেখে, যাতে কোনো কারণে আগেরবার ব্যর্থ হয়েছিল সেটি ধরা পড়ে। যেহেতু প্রক্রিয়াটি 'ক্রিকেট_বিশ্ব' লেবেল চিনেছে, সেহেতু সম্ভাবনা আছে যে একটি প্রকৃত ক্রিকেট নিবন্ধই ছিল, যেটি পার্সিংয়ের সময় হারিয়ে গেছে। শূন্য তথ্যের অর্থ শূন্য মূল্য নয়; শুধু অর্থ হলো এই তথ্য আমাদের হাতে পৌঁছায়নি। কিন্তু একটি পুনরুদ্ধারমূলক প্রচেষ্টা কেবল প্রক্রিয়াটিকে সেরে তুলবে, সমস্যার মূলে যাবে না। আমার মতে, এর চেয়ে মূল্যবান কাজ হলো একটি সংকেত ব্যবস্থা তৈরি করা — যেটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করবে যে একটি নিবন্ধে শূন্য তথ্যবিন্দু ফিরেছে, এবং চূড়ান্ত বিশ্লেষণে কখনো সেই ফলাফলকে সংযোজন করবে না। এই সংকেতটি হওয়া উচিত স্পষ্ট, উচ্চকণ্ঠ এবং লিখि — কারণ যেটি লেখা নেই, সেটি ডেটা পাইপলাইনে ক্ষতিকর। সম্পূর্ণতার মোহে আমরা প্রায়ই এটি ভুলে যাই: মূল্যায়নযোগ্য নয় মানে মূল্যবান নয় — এটা কখনো হবে না। মূল্যায়নযোগ্য নয় মানে সেই তথ্যের প্রতি আরও যত্নবান হওয়া প্রয়োজন। আমার স্কোরবুকের প্রান্তে একটি নিয়ম আমি বহু বছর ধরে অনুসরণ করি — যে কেউ পরে এই বইটি পড়বে, সে যাতে প্রতিটি সংখ্যার পিছনে কোন যুক্তি ছিল সেটি বুঝতে পারে। ডেটা পাইপলাইনে একই নিয়ম প্রযোজ্য। ক্রিকেট তথ্য সঠিকভাবে বোঝার জন্য আমাদের যে যন্ত্রণার মধ্য দিয়ে যেতে হয় — প্রতিটি শট, প্রতিটি গতি, প্রতিটি অনিয়ম — সেগুলি যদি কোনো এক ফাঁকে হারিয়ে যায়, তবে পুরো বিশ্লেষণই অর্থহীন হয়ে পড়ে। একটি আপাত-নিরীহ খালি লাইন আসলে বলছে — শুধু আপনার বুদ্ধিমত্তা কাজ করছে না, আপনার সম্পূর্ণ তথ্য ব্যবস্থাই প্রশ্নের সম্মুখীন। আমি ভবিষ্যদ্বাণী করি না, আমি ভবিষ্যদ্বাণীর শর্তাবলি সংরক্ষণ করি। এই মুহূর্তে সেই শর্তাবলিটি হলো একটি নিঃশব্দ সংকেত — পাইপলাইনে কোথাও একটি গতি বন্ধ হয়ে গেছে। যতক্ষণ সেটি ধরা না পড়ে, ততক্ষণ আমাদের সমস্ত বিশ্লেষণ পায়ের নিচের মাটি ছাড়া ঘর নির্মাণের মতো। পরবর্তী যেকোনো প্রতিবেদন প্রকাশের আগে আমাদের প্রথম কাজ হওয়া উচিত, ফাইলটির প্রতিটি টেবিলে ঢুকে খালি ঘরগুলোর হিসাব রাখা — কারণ খালি ঘর কেবল ফাঁকা থাকে, যতক্ষণ না আমরা সেটিতে একটি সংখ্যা বসাই।