যে ম্যাচটা রেকর্ডে পৌঁছায়নি: এশীয় ক্রিকেটের খালি ঘর পড়তে শেখা

রাত ২:৪০। চট্টগ্রাম। জানালার বাইরে বৃষ্টি থেমে গেছে, ভেতরে ল্যাপটপের স্ক্রিনে একটা লগ ফাইল খোলা।

সারি নম্বর চার হাজার চারশো সতেরো। শিরোনামের ঘরটা ফাঁকা। সোর্সের ঘরটা ফাঁকা। ধরন লেখা আছে "আনক্লাসিফাইড"। এক বাক্যের সারসংক্ষেপ—শূন্য। অবজেক্ট চিহ্নিত করার জায়গায় একটা নির্দেশনা লেখা, যেটা নিজেই কোনো উত্তর দেয় না। টিকে আছে শুধু একটা ট্যাগ: cricket_asia।

আমি ওই রাতে একটা নিবন্ধ হারাইনি। হারিয়েছি একটা ম্যাচ। যে ম্যাচটা কোথাও হয়েছিল—মাঠে, দর্শকের সামনে, স্কোরবোর্ডে—কিন্তু রেকর্ডের ভেতরে ঢোকার পথে কোথাও তার শরীর খুলে গেছে, আর পৌঁছেছে শুধু একটা লেবেল।

একটা ফাঁকা ঘরও ডেটা। সে ঠিকঠাক বলে দেয় পাইপলাইনটা কোথায় ভেঙেছে—আর ক্রিকেটের ক্ষেত্রে সে আরও একটা কথা বলে: আমাদের খেলাটা এখনো এমনভাবে লেখা হয়, যেন ভাঙাটাই স্বাভাবিক।

আমি পেশায় ফুটবলের ডেটা বিশ্লেষক, যে দেশে ক্রিকেট ধর্ম। এই অমিলটাই আমার কাজের সবচেয়ে বড় সুবিধা আর সবচেয়ে বড় অস্বস্তি। ফুটবলে যেখানে প্রতি পাসের কোঅর্ডিনেট আছে, সেখানে ক্রিকেটে এখনো এমন ম্যাচ আছে যার উইকেট পড়ার সময়টুকু কেউ লিখে রাখেনি। ওই রাতের ফাঁকা সারিটা কোনো সফটওয়্যারের দুর্ঘটনা নয়। সেটা আমাদের মহাদেশের ক্রিকেট-স্মৃতির স্বাভাবিক অবস্থা—শুধু এবার ক্যামেরা তার দিকে ঘুরেছে।

প্রসঙ্গ: কেন একটা খালি সারি নিয়ে এত কথা

২০১২ সালে ঢাকার একটি বাংলা দৈনিকের ক্রীড়া ডেস্কে রিপোর্টার হিসেবে শুরু করি। তখন শিখেছিলাম স্কোরকার্ড পড়তে। ২০১৭ সালে, তেইশ বছর বয়সে, চট্টগ্রামের একটি স্টার্টআপে জুনিয়র ডেটা অ্যানালিস্ট হিসেবে যোগ দিই। কাজ ছিল একটাই—বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের চব্বিশটা ফুটবল ম্যাচ, প্রতিটা দুইবার দেখে, শট, প্রেসার আর পাস মিলিয়ে এক হাজার দুইশো ইভেন্ট নিজ হাতে কোড করা। কোনো API ছিল না, কোনো শর্টকাট ছিল না—শুধু নব্বই মিনিটের কীবোর্ড আর এক সন্ন্যাসী, ম্যাচপ্রতি।

সেই কোডিং থেকেই আমার প্রথম xG মডেল দাঁড়ায়—শটের অবস্থান, শরীরের অংশ আর অ্যাসিস্টের ধরন মিলিয়ে। বেরিয়ে এল আবাহনী লিমিটেড ঢাকার একটা অদ্ভুত ছবি: ম্যাচপ্রতি ১৮.২ শট, কিন্তু xG-এর তুলনায় ০.৪২ বেশি গোল। কারণটা দূরপাল্লার শটে—নবী নেওয়াজ জিবনের বাঁ পায়ের লম্বা রেঞ্জ Efforts। লোকাল পণ্ডিতরা তখন শট সংখ্যা দেখে বলছিলেন "আক্রমণে ভরসা নেই"। সংখ্যাটা বলছিল উল্টো কথা: শটের সংখ্যা কম নয়, শটের গুণ কম ছিল।

নিজ হাতে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ কোড করার আগে আমি তার সংখ্যাগুলোকে বিশ্বাস করিনি। এই একটা অভ্যাসই আমাকে শিখিয়েছে, উৎস যেখানে অনিশ্চিত, সেখানে উৎসটাই গল্প—পাদটীকা নয়।

এবার ক্রিকেটে ফিরি। এই দেশে ক্রিকেটের দর্শক ফুটবলের চেয়ে অনেক বেশি, বাজেট অনেক বেশি, আবেগ অনেক বেশি। কিন্তু রেকর্ডের ঘনত্ব উল্টো। ফুটবলে একটা ঘরোয়া লিগেরও বল-বল ডেটা তৈরি হয়, ক্রিকেটের ঘরোয়া প্রথম শ্রেণির ম্যাচের উইকেটের পতনকালীন ওভার-বল কোনো একক সংরক্ষিত ফাইলে নেই। এশিয়ার বহু বোর্ড এখনো ম্যাচ শেষে পিডিএফ স্কোরকার্ড প্রকাশ করে—ছবি হিসেবে, টেবিল হিসেবে, কিন্তু মেশিনে পড়ার মতো কাঠামো ছাড়া।

cricket_asia ট্যাগটা একটা বিষয়-লেবেল। সে বলে, নিবন্ধটা এশিয়ার ক্রিকেট নিয়ে। সে শূন্যটা দাবি সমর্থন করে। এশিয়ার ক্রিকেট নিয়ে আমাদের আলোচনার ঠিক এই জায়গাটাতেই গোলমাল: যেখানে রেকর্ড দরকার, সেখানে আমরা লেবেল দিয়ে কাজ চালাই।

মূল বিশ্লেষণ: খালি ঘরের ব্যাকরণ

ফাঁকা সারিটা কীভাবে তৈরি হলো, সেটা জানা দরকার, কারণ একই ধরনের ভাঙন ক্রিকেট-রেকর্ডেও ঘটে। চারটে সম্ভাব্য কারণ আছে। এক, মূল লেখাটা তোলাই যায়নি—পেওয়াল, জাভাস্ক্রিপ্টে তৈরি পেজ, সম্মতি-দেওয়াল, বা ভুল সিলেক্টর। দুই, নথিটা ডিকনস্ট্রাক্টরের কাছে পৌঁছেইনি; শুধু ডোমেইন লেবেল লাগানো একটা খোসা পাঠানো হয়েছে। তিন, পার্সিংয়ের আগেই লেখাটা কেটে গেছে বা এনকোডিং ভেঙেছে। চার, হেডলাইন-অনলি স্টাব।

শিরোনাম আর সোর্স—এই দুটো সাধারণত লেখার শরীর থেকে আলাদাভাবে তোলা হয়। দুটোই যখন অনুপস্থিত, তখন দোষটা শরীর তোলার স্তরে নয়, তার আগের কোনো ধাপে।

ক্রিকেটে এই চারটে কারণের হুবহু প্রতিরূপ আছে। পেওয়াল মানে বোর্ডের ওয়েবসাইট যেখানে লাইভ স্কোর আপডেট হয় না। ভুল সিলেক্টর মানে যে ম্যাচের স্কোরকার্ড কেবল একটা ছবি হিসেবে আপলোড করা হয়েছে। স্টাব মানে সেই সিরিজ, যার নাম ঘোষণা হয়েছে কিন্তু সূচি নেই।

ফলে ডাউনস্ট্রিমে যা যা হিসাব করা যায় না, তার তালিকা লম্বা। একজন বোলারের সাপ্তাহিক ওয়ার্কলোড। একজন ব্যাটারের ক্যারিয়ার-সেরা ইনিংসটা কোন বোলিং আক্রমণের বিরুদ্ধে ছিল। দুই দলের হেড-টু-হেডের শেষ তিনটে ম্যাচের প্রকৃত চরিত্র। আন্তর্জাতিক সূচিতে ঘরোয়া ম্যাচের ফাঁক কত। এইসব প্রশ্নের উত্তর পেতে হলে ফিরে যেতে হয় হাতে-লেখা স্কোরকার্ডে, বোর্ডের পিডিএফে, পত্রিকার পুরোনো পাতায়, আর কখনো কখনো মাঠের স্কোরবোর্ডের একটা ছবিতে।

আমি ওই ফাঁকা সারিটা হাতে-হাতে ভরেছি। দেড় ঘণ্টার কীবোর্ড। তাতে যা বেরিয়ে এল, সেটা এই নিবন্ধের আসল বিষয় নয়—আসল বিষয় হলো, আমার মতো একজনকে এটা করতে হলো কেন।

নামের সংঘর্ষ: এক BPL, দুই খেলা

এই কাজ করতে গিয়ে একটা জিনিস বেরিয়ে এল, যা কোনো বিশ্লেষণে আগে দেখিনি। "BPL"—এই তিন অক্ষর দিয়ে এই অঞ্চলে দুটো সম্পূর্ণ আলাদা প্রতিযোগিতা বোঝায়: বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ (ফুটবল) আর বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ (ক্রিকেট)। একই দেশ, একই সংক্ষেপ, দুই খেলা, দুই মৌসুম-চক্র।

কোনো সমন্বিত ডেটাবেসে এই দুটোকে আলাদা করার কোনো বাধ্যতামূলক ফিল্ড নেই। ফলে সমষ্টিগত বিশ্লেষণে একটা ফুটবল লিগের শট-সংখ্যা আর একটা ক্রিকেট লিগের স্ট্রাইক-রেট একই ঝুড়িতে পড়ার ঝুঁকি থাকে। এটা রসিকতা নয়, এটা সত্যিকারের লেবেলিং ত্রুটি—আর এই ত্রুটিটাই দেখায়, আমাদের ডেটা-অবকাঠামোয় স্ট্যান্ডার্ড নামকরণের অভাব কোথায় গিয়ে দাঁড়ায়।

যে লিগের নাম দুই খেলায় এক, সেখানে স্কিমা না থাকলে বিশ্লেষণ ভাঙবেই। অবকাঠামোর সংকট প্রথমে আসে ভাষায়, তারপর আসে সফটওয়্যারে।

শট সংখ্যা বনাম সুযোগের গুণ

২০১৮ সালের বিশ্বকাপে আমি রাশিয়ায় ছিলাম রিমোট ডেটা অ্যানালিস্ট হিসেবে, ঢাকার একটি আউটলেটের জন্য। জার্মানি বনাম মেক্সিকো ম্যাচটা আমার কাছে এখনো পাঠ্যপুস্তক। জার্মানি ছাব্বিশটা শট নেয়, তার মধ্যে নয়টা টার্গেটে। xG মাত্র ১.৯। মেক্সিকো বারোটা শট নিয়ে ১.১ xG থেকে ১-০ জেতে।

কেন? পিপিডিএ (PPDA) দেখলে বোঝা যায় জার্মানির প্রেস সংযোগহীন ছিল—সামনের লাইন চাপ দিচ্ছিল, মাঝমাঠ সায় দিচ্ছিল না। ফলে শটগুলো আসছিল এমন জায়গা থেকে, যেখান থেকে গোলের সম্ভাবনা গাণিতিকভাবে কম।

লোকেশন ছাড়া শট সংখ্যা একটা দশমিক বসানো গুজব। ক্রিকেটে এর অনুবাদ সরাসরি: প্রতিপক্ষের মান, ভেন্যু আর ম্যাচের পর্যায় ছাড়া রানের সংখ্যা তেমনই একটা গুজব। একজন ব্যাটারের গড় যতই হোক, কোন আক্রমণের বিরুদ্ধে সেই গড়টা তৈরি হলো, সেটা না জানলে সেটা পরিমাপ নয়—লেবেল।

এই জায়গায় এশীয় ক্রিকেটের সমস্যাটা দ্বিগুণ। ফুটবলে শটের অবস্থান অন্তত একটা ম্যাপে আঁকা যায়। ক্রিকেটে বল কোথায় পড়ল, ব্যাটসম্যান কোন লাইনে দাঁড়িয়ে ছিলেন, ফিল্ডার কোথায় ছিলেন—এই তথ্য থাকলে গড়ের চেয়ে অনেক গভীরে যাওয়া যেত। কিন্তু সেই তথ্য ঘরোয়া ম্যাচে সংরক্ষিত হয় না। ফলে আমরা ব্যাটারের নাম মনে রাখি, ইনিংসের চরিত্র ভুলে যাই।

নীরব স্টেডিয়ামের ০.২৩

২০২০ সালে বিশ্ব যখন থেমে গেল, তখন আমি একটি আঞ্চলিক ফার্মে কাজ করছি। বুন্দেসলিগা দর্শকশূন্য গ্যালারিতে ফিরল, আর আমি সুযোগ পেলাম একটা প্রাকৃতিক পরীক্ষার। ২০১৯-২০ মৌসুমের তেতাল্লিশটা ম্যাচ আগে, পরে মিলিয়ে মোট তেতাল্লিশ-জোড়া তুলনা করলাম—মোট তিরাশি ম্যাচের ডেটা।

ফল: হোম টিমের xG সুবিধা ম্যাচপ্রতি +০.৩১ থেকে নেমে +০.০৮। হোম জয়ের হার ৪৩.৩ শতাংশ থেকে ৩৩.৩ শতাংশে। স্টেডিয়াম নীরব হয়ে যাওয়ার পর আমি হোম অ্যাডভান্টেজ ০.২৩ xG কমে যেতে দেখেছি।

সেই রিপোর্টে আমি যুক্তি দিয়েছিলাম, হোম অ্যাডভান্টেজের বড় অংশ ভ্রমণ বা ট্যাকটিক্স নয়—ভিড়। ভিড় রেফারির সিদ্ধান্তে চাপ ফেলে, প্রতিপক্ষের তরুণ খেলোয়াড়ের সিদ্ধান্তে ভুল তৈরি করে, ঘরের দলের পুরোনো খেলোয়াড়কে এক ধাপ বাড়তি সময় দেয়।

ভিড় একটা কোএফিসিয়েন্ট। উপমহাদেশের ক্রিকেটে এই কোএফিসিয়েন্টের মান কত, সেটা আমরা জানি না—কারণ ২০২০-২১ সালের দর্শকশূন্য সিরিজগুলোর বল-বল ডেটা ঘরোয়া স্তরে ঠিকভাবে সংরক্ষিত হয়নি। যে প্রশ্নটা ফুটবলে আমরা উত্তর দিতে পেরেছি, ক্রিকেটে পারিনি—তথ্যের অভাবে নয়, রেকর্ডের অভাবে।

০.৬৮: ছোট সংখ্যা, বড় ধারণাভঙ্গ

সেই বিশ্বকাপেই আমি কিলিয়ান এমবাপের প্রতি নব্বই মিনিটে ০.৬৮ xG আর ৪.১ প্রগ্রেসিভ ক্যারি লগ করি। এমবাপের ০.৬৮ xG ছিল একটা ছোট সংখ্যা, যা একটা বড় ধারণা ভেঙে দিয়েছিল—এই বয়সে এই ধরনের আউটপুট আগে দেখা যায়নি, কাজেই তার দাম নির্ধারণের পুরোনো ফর্মুলা এখানে খাটবে না। আমরা একটা ট্র্যাকার বানালাম, আর শেষে ক্লাবগুলোর কেনার সিদ্ধান্তের সঙ্গে আমাদের সংখ্যার সম্পর্ক মিলিয়ে দেখলাম।

ক্রিকেটে এই কাজটা করা যায় না, কারণ বয়স-বক্ররেখার জন্য দরকার তিন মৌসুমের ধারাবাহিক ডেটা। ঘরোয়া ক্রিকেটে সেটা নেই। ফলে একজন উনিশ বছরের ব্যাটার তিন মৌসুমে কী করেছেন, সেটা কেউ সংখ্যায় বলতে পারেন না।

এখানেই আমাদের মূল সীমাবদ্ধতা: প্রতিভার অভাব নয়, পরিমাপের অভাব।

৬২৯ মিনিট: রক্ষা করতে হলে গুনতে শিখতে হবে

ইউরো ২০২০-তে ইতালির পিপিডিএ ছিল ৯.৮, আর বেলজিয়ামের বিরুদ্ধে নিকোলো বারেল্লার এগারোটি প্রগ্রেসিভ ক্যারি। টোকিও অলিম্পিকে লগ করলাম পেদ্রির ৬২৯ মিনিট আর ৯১ শতাংশ পাস কমপ্লিশন—আঠারো বছর বয়সে। সংখ্যাটা প্রশংসার নয়, সতর্কবার্তার।

আমার দ্বিতীয় স্থায়ী মত হলো: আগেভাগে পরিণত হওয়া তরুণ খেলোয়াড়কে বেশি ব্যবহার করা হয়। শরীর শেষ হয়নি, কিন্তু তাকে সিনিয়র ছন্দে ঠেলে দেওয়া হয়। পেদ্রির ৬২৯ মিনিট ঠিক এই জায়গায় দাঁড়িয়ে ছিল—প্রতিভা আর লোডের মধ্যে ভারসাম্য।

ক্রিকেটে এই লোড-লেজার আরও জরুরি, কারণ বোলিং ्নের ుాৃত্তি স্নায়বিক ক্লান্তি তৈরি করে। ২০২০ সালে দক্ষিণ আফ্রিকায় অনূর্ধ্ব-১৯ বিশ্বকাপের ফাইনালে ভারতকে হারিয়ে বাংলাদেশ চ্যাম্পিয়ন হয়—এটা এই অঞ্চলের সবচেয়ে বড় যুব-সাফল্য। কিন্তু সেই দলের প্রতিটি বোলারের পরের তিন বছরে কত ওভার বলেছেন, কোন ম্যাচে কত স্পেল দিয়েছেন, তার পূর্ণ লেজার কোথায়? টাসকিন আহমেদের চোটের ইতিহাস আমাদের বারবার মনে করিয়ে দেয়, লোড ব্যবস্থাপনা কতটা গুরুত্বপূর্ণ।

যেটা গুনতে পারি না, সেটা রক্ষাও করতে পারি না। মুশফিকুর রহিমের মতো দীর্ঘ ক্যারিয়ারের ব্যাটারের প্রতি ম্যাচে কত বল খেলেছেন, কোন সিরিজে কতটা মানসিক ভার বহন করেছেন—এই হিসাব কোনো একক প্ল্যাটফর্মে নেই। যেখানে নেই, সেখানে সুরক্ষার প্রশ্নটাই ওঠে না।

সবচেয়ে পাতলা স্তরটা নারী ক্রিকেট

২০১৮ সালের নারী এশিয়া কাপের ফাইনালে বাংলাদেশ খেলেছিল। একটা জাতীয় দল মহাদেশীয় ফাইনালে খেলছে—এটা ছোট ঘটনা নয়। অথচ সেই দলের ম্যাচগুলোর বল-বল ডেটা, ফিল্ডিং ম্যাপ, ওয়ার্কলোড রেকর্ড—সবচেয়ে পাতলা।

নিগার সুলতানা জ্যোতির মতো অধিনায়কের সিদ্ধান্ত-নেওয়ার ধরন, সালমা খাতুনের মতো অভিজ্ঞ অলরাউন্ডারের স্পেল-ব্যবস্থাপনা—এসব নিয়ে গভীর বিশ্লেষণ লেখা যায়, যদি ডেটা থাকে। না থাকলে যা হয়, তা হলো: প্রতিটি নারী ম্যাচ রিপোর্ট হয় ফলাফল দিয়ে, প্রক্রিয়া দিয়ে নয়।

যে স্তরে রেকর্ড সবচেয়ে পাতলা, সে স্তরেই আমাদের সবচেয়ে বড় অজানা থাকে। এটা ন্যায্যতার প্রশ্নও, এবং একই সঙ্গে বিশ্লেষণের প্রশ্ন।

ট্রান্সফার উইন্ডোর গুজব ফিল্টার

এখন চলছে ট্রান্সফার উইন্ডো। এই সময়ে সবচেয়ে বাজে ডেটা-অভ্যাসটা দেখা যায় গুজবের বাজারে। একটা দাবি ছড়ায়, দুই ঘণ্টায় সারা মহাদেশ জানে, আর তার পক্ষে প্রমাণ হিসেবে দেখানো হয় আরেকটা দাবি।

আমার ফিল্টার সরল, তিন ধাপের। এক, ফি-এর কাঠামো কী—রিলিজ ক্লজ, ইনস্টলমেন্ট, অ্যাড-অন। দুই, মজুরি-বিলে তার জায়গা কোথায়—ক্লাবটা কি আসলে তাকে বহন করতে পারবে। তিন, কে লাভবান হয় দাবিটা সত্যি হলে—এজেন্ট, ক্লাব, না মিডিয়া।

গুজবের সত্যতা যাচাইয়ের সবচেয়ে সস্তা উপায়: দাবিটা সত্যি হলে কার সুবিধা। এই ফিল্টার ক্রিকেটেও একইভাবে খাটে—জাতীয় দলে ফেরা, বোর্ড-রাজনীতি, কোচিং পরিবর্তন, সব জায়গায়।

বিপরীত দৃষ্টি: খালি ঘর অনুপস্থিতির প্রমাণ নয়

এখানে যেটা বলা সহজ, সেটা হলো: ডেটা নেই মানে চোখে দেখাই ভরসা। এটা ভুল সংশোধন।

খালি ঘরটা প্রমাণ করে পাইপলাইন ভেঙেছে—এটা প্রমাণ করে না ঘটনাটা ঘটেনি। এই দুটোর মধ্যে পার্থক্য না করলে বিশ্লেষণ দাঁড়ায় দুটো সমান বিপজ্জনক জায়গায়। এক, আমরা যা রেকর্ড করেছি তাকেই বাস্তব ধরে নিই, আর যেটা রেকর্ড করিনি সেটাকে অস্তিত্বহীন। দুই, শূন্যতার চাপে কেউ কিছু বানিয়ে ফেলে—কারণ ফাঁকা ঘর নিয়ে লেখা যায় না, আর লেখা তো দিতে হবে।

এই দ্বিতীয় বিপদটাই বড়। যে বিশ্লেষককে ফাঁকা ঘরের ওপর লেখা জমা দিতে বলা হয়, সে দুইটার একটা করবে: হয় কল্পনা দিয়ে ঘরটা ভরবে, নয় টেবিলটা ফেলে দিয়ে গদ্য লিখবে। দুটোই আমাদের ক্ষতি করে, কারণ পাঠক বুঝতে পারেন না কোথায় প্রমাণ শেষ আর কোথায় অনুমান শুরু।

আমি এই জায়গায় একটা স্পষ্ট নিয়ম মেনে চলি: প্রতিটি লেখার আগে ঠিক করি প্রমাণের সীমা কোথায়। আটকে যাওয়া কাজ প্রকাশ করি না, প্রকাশ করি সীমাবদ্ধতা-সহ আটানব্বই নয়, আশি শতাংশ নিশ্চিত একটা সন্ধান—কারণ অপ্রকাশিত পঁচানব্বই শতাংশের চেয়ে প্রকাশিত আশি শতাংশ অনেক বেশি কাজে লাগে।

তথ্যের মান কোনো আইটি সমস্যা নয়, এডিটোরিয়াল সিদ্ধান্ত। আটশো শব্দের গুজবে যেখানে পুরো ডেস্ক বসে, সেখানে যাচাই করা স্কোরকার্ডের জন্য কেউ সময় বরাদ্দ করে না। এই অসমতাটাই আমাদের সবচেয়ে বড় অন্ধ জায়গা, আর সেটা কোনো ফিল্টার দিয়ে সারায় না—সিদ্ধান্ত দিয়ে সারায়।

পরের দিকে তাকিয়ে

ওই রাতের ফাঁকা সারিটা আমি মুছিনি। ফাইলে রেখে দিয়েছি, যাতে মনে থাকে রেকর্ডটা আমার হাতে এসে থামেনি—আমি তাকে শেষ করেছি।

পরের এশিয়া কাপে, পরের ঘরোয়া মৌসুমে, প্রশ্নটা হবে না কে জিতল। প্রশ্নটা হবে, কে রেকর্ডটা রাখছে। কোন বোর্ড ম্যাচ শেষে কাঠামোবদ্ধ ডেটা দেয়, কোন আউটলেট সেটা যাচাই করে ছাপে, কোন বিশ্লেষক ফাঁকা ঘর দেখে সত্যি কথা লেখেন। সিদ্ধান্তহীন মডেল ডায়েরি, অস্ত্র নয়। আর যে ক্রিকেট-সংস্কৃতি নিজের ম্যাচগুলো গুনতে শেখে না, সে নিজের প্রতিভা চিনতেও শেখে না—শুধু নাম মনে রাখে, চরিত্র ভোলে।