চট্টগ্রামের xG লেজার: ট্রান্সফার উইন্ডোর হিসাব নিকাশ

২০১৭ সালের একটি বিকেল। চট্টগ্রামের একটি ছোট ডেটা ডেস্কে আমি ২২টি বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগ ম্যাচের প্রতিটি শট হাতে চার্ট করছি। চট্টগ্রাম আবাহনী বনাম শেখ জামাল ধানমন্ডির সেই ম্যাচটি আমার মনে আছে — স্কোরবোর্ডে ৪-২, আবাহনীর জয়। কিন্তু আমার লেজারে সেই ম্যাচের xG ছিল ১.৭ বনাম ২.৩। অর্থাৎ, যারা জিতেছে তারা আসলে বেশি ভালো শট নেয়নি; তারা শুধু ভালো সময়ে গোল করেছে।

এই একটা লাইন আমার পুরো পেশাগত জীবন বদলে দিয়েছিল। চট্টগ্রামের কোচদের মধ্যে থ্রেডটি ভাইরাল হয়েছিল, আর প্রেস বক্সের কিছু অভিজ্ঞ ব্যক্তি বলেছিলেন, "মহিলারা ট্যাকটিক্স বোঝে না।" আমি কিছু বলিনি — স্প্রেডশিট খোলা রেখে র শট ম্যাপ পাঠিয়ে দিয়েছিলাম। সংখ্যা কথা বলে, তর্ক নয়।

আজ ২০২৬ সালের জুন। ট্রান্সফার উইন্ডো খুলেছে। আর আমি চট্টগ্রামে বসে ট্রান্সফার মার্কেট অ্যাডমিনিস্ট্রেটর হিসেবে দেখছি — ক্লাবগুলো কোটি টাকার চুক্তি করছে, কিন্তু কেউ জিজ্ঞেস করছে না: এই ফি আসলে কী কিনছে? মিনিট? গোল? নাকি শুধু গল্প?

■ প্রেক্ষাপট: ট্রান্সফার উইন্ডো কেন একটা লেজার হিসেবে দেখা উচিত

বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের ট্রান্সফার মার্কেট মৌলিকভাবে অস্থিতিশীল। এখানে কোনো কেন্দ্রীয় স্কাউটিং ডেটাবেস নেই, কোনো যাচাইকৃত ইনজুরি রেকর্ড নেই, আর ওয়েজ-টু-আউটপুট অনুপাতের হিসাব কেউ রাখে না। ক্লাবগুলো প্রতিনিধির মুখে শোনা গল্পের ভিত্তিতে খেলোয়াড় কেনে। এই সিস্টেমে সবচেয়ে বড় ক্ষতি হয় না ব্যর্থ চুক্তিতে — ক্ষতি হয় সেই খেলোয়াড়দের নিয়ে, যারা কখনো সুযোগই পায় না।

চলতি ২০২৬ ট্রান্সফার সাইকেলে আমার কাছে যে তথ্যগুলো আসছে, তা একই গল্প বলে। গত পাঁচ বছরে বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগে যত ট্রান্সফার হয়েছে, তার মধ্যে অন্তত ৪১শতাংশ খেলোয়াড় মৌসুমের প্রথম ৯০০ মিনিটের মধ্যে মাঠে নামেননি। তাদের Transfer Fee বাবদ খরচ হয়েছে, কিন্তু Output শূন্য। এটা ব্যর্থ স্কাউটিং নয় — এটা ব্যর্থ লেজার। কেউ হিসাব রাখেনি বলেই এই টাকা জলে গেছে।

আমি ২০১৭ সালে যখন প্রথম xG লেজার তৈরি করি, তখন আমার উদ্দেশ্য ছিল একটা লিগ ম্যাচের সত্য উদ্ধার করা। ২০২৬ সালে এসে আমি বুঝি, লেজার শুধু ম্যাচের জন্য নয় — ট্রান্সফার উইন্ডোর জন্যও দরকার। কারণ ট্রান্সফার ফি আর ম্যাচের xG একই জিনিসের দুই রূপ: দুটোই একটি চুক্তি, একটি প্রতিশ্রুতি, যার ভিত্তি সংখ্যায় থাকা উচিত, আবেগে নয়।

■ মূল বিশ্লেষণ: ট্রান্সফার ফি একটি ডেটা সেট, একটি গল্প নয়

গত পাঁচ মৌসুমের বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগের ট্রান্সফার ডেটা আমি পুনর্গঠন করেছি। আমার পদ্ধতি ছিল তিন স্তরের:

প্রথম স্তর: Fee Normalization। প্রতিটি চুক্তির মূল্যকে আমি বয়স, অবস্থান, এবং চুক্তির দৈর্ঘ্য অনুযায়ী সংশোধন করেছি। কারণ ৩২ বছর বয়সী এক ডিফেন্ডারের ৫০ লাখ টাকা আর ২২ বছর বয়সী এক মিডফিল্ডারের ৫০ লাখ টাকা এক নয়।

দ্বিতীয় স্তর: Output Mapping। প্রতিটি খেলোয়াড়ের গত তিন মৌসুমের প্রতি-৯০ মিনিটের প্রগ্রেসিভ ক্যারি, xG চেইন, এবং চূড়ান্ত তৃতীয়াংশে বল পুনরুদ্ধারের হার আমি ট্র্যাক করেছি। এই তিনটি মেট্রিক একসাথে দেখলে বোঝা যায়, খেলোয়াড়টি বল এগিয়ে নিতে পারে কি না, আক্রমণে যুক্ত হতে পারে কি না, এবং চাপের মুখে বল ফিরিয়ে আনতে পারে কি না।

তৃতীয় স্তর: Injury Load। আমি প্রতিটি খেলোয়াড়ের গত তিন মৌসুমের মিসড ডেজ করেছি। কারণ ইনজুরি মানেই অনুপস্থিত মিনিট, আর অনুপস্থিত মিনিট মানেই নষ্ট টাকা।

এই তিন স্তর একসাথে চালালে একটি চিত্র স্পষ্ট হয়। চলতি ট্রান্সফার উইন্ডোতে যেসব খেলোয়াড়কে সবচেয়ে বেশি দামে কেনা হচ্ছে, ்লের প্রগ্রেসিভ ক্যারি প্রতি ৯০ মিনিটে ৪.২। কিন্তু যেসব খেলোয়াড়কে কম দামে কেনা হচ্ছে, তাদের মধ্যে একজনের ক্যারি ৫.৮ — ড্যানিশ লিগ থেকে। তিনি ডেনমার্কের, নাম মিকেল ড্যামসগার্ড নন, তবে সেই প্রোফাইলেই।

ট্রান্সফার ফি কখনো খেলোয়াড়ের মান নির্ধারণ করে না; ফি কেবল চুক্তির একটি অংশ, যা প্রতিনিধির দর কষাকষির দক্ষতা এবং ক্রেতা ক্লাবের তাড়াহুড়োর মাত্রা প্রতিফলিত করে।

আমার কাছে একটি চুক্তির আসল মূল্য মাপার একটাই পদ্ধতি আছে: মোট খরচ ভাগ Output। মোট খরচ মানে ফি যোগ বেতন যোগ এজেন্ট ফি যোগ সম্ভাব্য ইনজুরি খরচ। Output মানে গোল, অ্যাসিস্ট, প্রগ্রেসিভ ক্যারি, xG চেইন — সব মিলিয়ে একটি সংখ্যা। এই দুইয়ের অনুপাত যদি লিগ গড়ের চেয়ে ভালো না হয়, তাহলে সেই চুক্তি ভালো নয়, তা যতই বড় নাম হোক।

গত তিন মৌসুমের ডেটা বলছে, বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগে সবচেয়ে ভালো ওয়েজ-টু-আউটপুট অনুপাত আছে সেই খেলোয়াড়দের, যারা কিনা বয়স ২৪ থেকে ২৭ এর মধ্যে। এই বয়সসীমায় খেলোয়াড়ের শারীরিক শীর্ষ এবং বাজারের মূল্য এখনো মিলে না। ২০ বছরের নিচে ঝুঁকি বেশি — শারীরিক উন্নয়ন অসম্পূর্ণ। ৩০-এর পরে আবার ঝুঁকি — ইনজুরি রিকভারি ধীর। মাঝের জানালাটাই সবচেয়ে দক্ষ।

কিন্তু এই জানালা সম্পর্কে কেউ কথা বলে না। কারণ প্রতিনিধিরা বড় নাম বিক্রি করতে চান, আর ক্লাব কর্তারা বড় নাম কিনে সমর্থকদের সন্তুষ্ট করতে চান। কেউ মাঝের জানালার কথা ভাবেন না, কারণ সেখানে গল্প কম, শুধু সংখ্যা।

■ বিপরীতমুখী দৃষ্টিভঙ্গি: xG লেজার সব জায়গায় কাজ করে না

আমি যদি এখানেই থামতাম, তাহলে আমার পদ্ধতি অসম্পূর্ণ হতো। কারণ সত্য হলো, xG লেজার বা PPDA মডেল বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সরাসরি প্রযোজ্য নয়।

২০১৮ সালের বিশ্বকাপে জাপান বনাম বেলজিয়াম ম্যাচে আমি PPDA ট্র্যাক করেছিলাম — জাপানের প্রেস ৬০ মিনিটের আগে ৭.৯, পরে ১৫.৪। ম্যাচটি আমি প্রেস বক্স থেকে দেখেছিলাম, প্রতিটি পাসের দূরত্ব নিজে মেপে। কিন্তু সেই মডেলটি ইউরোপের শারীরিক ও কৌশলগত মানের উপর তৈরি। বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগে শারীরিক তীব্রতা ভিন্ন, পিচের অবস্থা ভিন্ন, পাসিং কালচারও ভিন্ন।

সোজা কথায়: একটি মেট্রিক যদি প্রেক্ষাপটহীনভাবে প্রয়োগ করা হয়, তখন সেটি ডেটা নয় — সেটি সংখ্যায় লেখা একটি মতামত।

আমার কাছে এর প্রমাণ আছে। ২০২৩ সালে আমি একটি ক্লাবের জন্য xG মডেল দিয়ে ২০ জন স্ট্রাইকার স্ক্রিন করেছিলাম। মডেল বলেছিল, শীর্ষ পাঁচজনের মধ্যে তিনজন বাংলাদেশি খেলোয়াড়। ক্লাব সেই তিনজনকে এনেছিল। কিন্তু মৌসুমের শেষে দেখা গেল, তাদের মধ্যে দুজন ৬০০ মিনিটও খেলতে পারেনি — কারণ কৌশলগত সিস্টেমে তাদের ভূমিকা মিলছিল না। মডেল ভুল বলেনি, মডেল অসম্পূর্ণ তথ্য দিয়েছিল।

এই কারণেই আমি এখন প্রতিটি ট্রান্সফার বিশ্লেষণে একটি "Local Context Correction" যোগ করি। এই সংশোধন হিসাব করে:

• লিগের পিচের অবস্থা (যা xG চেইন কমিয়ে দেয়)
• স্থানীয় কৌশলগত ভূমিকার চাহিদা (যা প্রগ্রেসিভ ক্যারির মূল্য বাড়ায়)
• দলীয় পরিবর্তনের গতি (যা একটি খেলোয়াড়ের ভূমিকা নির্ধারণ করে)

এই সংশোধন ছাড়া কোনো ডেটা মডেল বাংলাদেশের ট্রান্সফার মার্কেটে প্রযোজ্য নয়। কিন্তু এই সংশোধন সম্পর্কে সচেতনতা কম — কারণ সংশোধন জটিল, আর গল্প সহজ।

■ ড্যামসগার্ডের পাঠ: কীভাবে একটি শর্টলিস্ট তৈরি হয়

২০২১ সালে আমি একটি ড্যানিশ পার্টনার ক্লাবের জন্য একটি শর্টলিস্ট তৈরি করেছিলাম, যা আমি গোপনে মনে রাখি। সেবার আমি ডেনমার্কের একজন তরুণ মিডফিল্ডারকে ট্র্যাক করছিলাম — প্রতি ৯০ মিনিটে ৫.৮ প্রগ্রেসিভ ক্যারি এবং ০.৩১ xG চেইন। আমি ১৪ জন বিকল্পকে পুনরায় র্যাঙ্ক করেছিলাম তিনটি মানদণ্ডে: PPDA, ইনজুরি দিন, এবং ওয়েজ-টু-আউটপুট অনুপাত।

সেই শর্টলিস্ট আমি লিখে রাখি। আজকের ট্রান্সফার উইন্ডোতে সেই ফরম্যাটটি সরাসরি ব্যবহার করা যাচ্ছে না, কারণ ডেটা সেট বদলে গেছে। কিন্তু পদ্ধতিটি একই: প্রথমে মানদণ্ড লিখুন, তারপর খেলোয়াড় বাছুন — খেলোয়াড় বাছার পর মানদণ্ড লিখবেন না।

এটাই আমার লেজার শৃঙ্খলা। বাংলাদেশ প্রিমিয়ার লিগে যত ট্রান্সফার ব্যর্থ হয়, তার মধ্যে অনেকগুলো ব্যর্থ হয় কারণ ক্লাব আগে খেলোয়াড় বেছে ফেলে, তারপর তাকে ন্যায্যতা দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যান খোঁজে। এটা উল্টো পদ্ধতি। এতে ডেটা রবার স্ট্যাম্প হয়ে যায় — যা যেকোনো সিদ্ধান্তে লাগানো যায়।

চলতি উইন্ডোতে একটি উদাহরণ আছে। একটি ক্লাব একজন স্ট্রাইকারকে কিনেছে, যার গোল-স্কোরিং রেকর্ড ভালো। কিন্তু তার প্রতি-৯০ মিনিট প্রগ্রেসিভ ক্যারি কম, এবং চূড়ান্ত তৃতীয়াংশে পুনরুদ্ধারের হারও কম। ক্লাব বলছে, "সে গোল করবে।" আমি বলছি: "সে গোল করবে যদি তার পিছনে বল পৌঁছায়। আর তার পিছনে বল পৌঁছানোর ক্ষমতা কোনো মিডফিল্ডার আপনার দলে আছে কি?"

এটাই ট্রান্সফার লেজারের আসল প্রশ্ন। ফি একটি সংখ্যা, কিন্তু দলটি একটি সিস্টেম। একটি সংখ্যা একটি সিস্টেমে ঢুকলে কী ঘটে, সেটি আগে হিসাব করতে হয়।

■ ৮৮তম মিনিটের পেনাল্টি: ট্রান্সফার উইন্ডোর প্রতিচ্ছবি

চলতি মৌসুমের একটি ম্যাচে ৮৮তম মিনিটে পেনাল্টি মিস হয়েছে। সেই মিসের কারণ সম্পর্কে সবাই কৌশল নিয়ে কথা বলছে। কিন্তু আমি বলব, সেটি প্রযুক্তির সমস্যা নয়, সেটি রচনার সমস্যা — যিনি পেনাল্টি নিয়েছেন, তিনি মৌসুমের শুরুতে ট্রান্সফার হয়েছেন, মাত্র ৩০০ মিনিট খেলেছেন, এবং এখন সিদ্ধান্তের মুহূর্তে বল নিয়েছেন।

এখন প্রশ্ন: ক্লাব কি সেই পেনাল্টি মিসের জন্য তাকে দায়ী করবে, নাকি তার ট্রান্সফার সিদ্ধান্তের জন্য দায়ী করবে?

উত্তর সুস্পষ্ট। ট্রান্সফার উইন্ডো একটি ম্যাচের মতো। প্রথম ৮৮ মিনিটের সিদ্ধান্তই ৮৮তম মিনিটের ফলাফল নির্ধারণ করে।

তাই এই উইন্ডোতে আমি যা করছি: প্রতিটি চুক্তির জন্য একটি ফাইল খুলছি। ফাইলের প্রথম পাতায় ফি, বয়স, ইনজুরি ইতিহাস। দ্বিতীয় পাতায় প্রগ্রেসিভ ক্যারি, xG চেইন, পুনরুদ্ধার হার। তৃতীয় পাতায় লিগ-নির্দিষ্ট সংশোধন। চতুর্থ পাতায় ওয়েজ-টু-আউটপুট অনুপাত। আর পঞ্চম পাতায় — যা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ — সম্ভাব্য ব্যর্থতার তিনটি কারণ, এবং প্রতি কারণে করণীয়।

এই ফাইলগুলো কেউ পড়ে না। কিন্তু আমি লিখি, কারণ লেজার ম্যাচকে প্রতিস্থাপন করে না; লেজার মনে রাখে, ম্যাচ কী ভুলে গেছে।

চট্টগ্রাম থেকে ঢাকা, ঢাকা থেকে ডেনমার্ক — আমি এই ফরম্যাটটি সব জায়গায় নিয়ে যাই। কারণ সংখ্যা ভাষা বদলায় না। কেবল আমাদের সিদ্ধান্তের মান বদলায়।

■ সামনের দিকে: পরবর্তী উইন্ডোর সংকেত

চলতি ট্রান্সফার উইন্ডোর ডেটা এখনো সম্পূর্ণ হয়নি। কিন্তু যা দেখা যাচ্ছে, তা বলছে একটি নতুন ধরন তৈরি হচ্ছে: ক্লাবগুলো বেশি ফি দিচ্ছে কম Output-এ। এটা দীর্ঘমেয়াদে টিকবে না।

আমার প্রাক-অনুমান: মার্চের মধ্যে যেসব খেলোয়াড় ট্রান্সফার হয়েছে, তাদের মধ্যে যাদের প্রগ্রেসিভ ক্যারি ৫.০-এর নিচে, তাদের অন্তত ৩০শতাংশ মৌসুমের ১২০০ মিনিট পূর্ণ করবে না। এই সংখ্যা আমি এখনই লিখে রাখছি, যাতে পরে যাচাই করা যায়।

কারণ ডেটা মঙ্কের কাজ ভবিষ্যদ্বাণী করা নয়। কাজ লেজার রাখা — যাতে ভবিষ্যতে কেউ সত্য যাচাই করতে পারে।

সংখ্যা চলে যায়, লেজার থাকে।