खाली डेटा, भरा हुआ सवाल: भारतीय क्रिकेट का स्काउटिंग तंत्र कब तक 'मिसिंग इनफॉर्मेशन' पर चलेगा

कुछ महीने पहले एक फ्रैंचाइज़ी के डेटा डेस्क से बात हो रही थी। उन्होंने बताया कि उनके सिस्टम में एक खिलाड़ी का पूरा प्रोफाइल था — घरेलू औसत, स्ट्राइक रेट, हाल के पांच मैचों का रुझान — लेकिन एक कॉलम खाली था। पूछा कि वो क्या है। जवाब आया: 'अवे टेस्ट में छोटे स्पेल में उसका इकॉनमी।' डेटा मौजूद नहीं था, क्योंकि उसने अब तक ऐसा स्पेल फेंका ही नहीं था। यह खालीपन किसी तकनीकी खराबी का नतीजा नहीं था। यह स्काउटिंग की उस आदत का नतीजा था जिसमें हम वही देखते हैं जो आसानी से दिखता है, और जो नहीं दिखता उसे 'अप्रासंगिक' मानकर छोड़ देते हैं।

यह घटना एक बड़े संरचनात्मक सवाल की ओर इशारा करती है, और वह सवाल इस समय भारतीय क्रिकेट की चयन प्रक्रिया के केंद्र में है। भारतीय क्रिकेट में पिछले एक दशक में डेटा का ढांचा तेजी से बदला है — ज़ोनल सेलेक्टरों की जगह फ्रैंचाइज़ी स्काउट्स ने ली है, मैच-अप रिपोर्ट्स ने पुरानी 'आंख की परख' को चुनौती दी है, और डेटा डेस्क अब उतने ही अहम हो गए हैं जितने कमेंट्री बॉक्स हुआ करते थे। लेकिन इन सबके बीच एक चीज़ लगातार छूट रही है: वह जानकारी जो उपलब्ध ही नहीं है। और चयन प्रक्रिया का सबसे बड़ा फैसला अक्सर उसी अनुपलब्ध जानकारी पर होता है।

यह समस्या तकनीकी नहीं, डिज़ाइन की है। भारतीय घरेलू क्रिकेट का डेटा सिस्टम इस तरह बना है कि वह भारी मात्रा में संख्या जुटाता है लेकिन उस संख्या का 'संदर्भ' नहीं जुटाता। एक रणजी सीज़न में चार सौ रन बनाना एक डेटा पॉइंट है। वही चार सौ रन किस पिच पर बने, किस गेंदबाज़ के खिलाफ बने, किस मैच-सिचुएशन में बने — यह अलग जानकारी है, और यह अक्सर किसी भी सेंट्रल डेटाबेस में दर्ज नहीं होती। एक बार एक पूर्व घरेलू कोच ने मुझसे कहा था कि उनके पास एक ओपनर था जिसका रणजी औसत अड़तालीस था, लेकिन जब वह टॉप-ऑर्डर के खिलाफ नई गेंद पर खेलता था तो उसका औसत बीस के आसपास गिर जाता था। 'यह जानकारी किसी रिकॉर्ड बुक में नहीं है,' उन्होंने कहा। 'यह मेरी नोटबुक में है, और मेरी नोटबुक किसी सिलेक्शन मीटिंग में नहीं जाती।'

यहीं पर भारतीय क्रिकेट का स्काउटिंग तंत्र अपनी सबसे बड़ी कमज़ोरी दिखाता है। हमारे पास खिलाड़ियों का डेटा है, लेकिन उस डेटा की 'स्टेज' नहीं है। हर करियर में एक ऐसा मैदान होता है जहां रन आसानी से बनते हैं, और एक ऐसा भी जहां नौ रन ही मिलते हैं। घरेलू क्रिकेट का बड़ा हिस्सा उस पहले मैदान जैसा है — कमज़ोर गेंदबाज़ी, परिचित परिस्थितियां, कम दबाव। और अंतरराष्ट्रीय क्रिकेट, खासकर विदेशी दौरे और नॉकआउट, उस दूसरे मैदान जैसा है। डेटा डेस्क जब सिर्फ पहले मैदान का डेटा देता है और दूसरे मैदान का नहीं, तो चयन प्रक्रिया अनिवार्य रूप से उस खिलाड़ी को चुन लेती है जिसने छोटे मैदान पर शानदार प्रदर्शन किया है — भले ही बड़े मैदान पर उसका परीक्षण ही न हुआ हो।

मैंने पिछले कुछ सालों में कई ऐसे मामले देखे हैं जहां यह खालीपन सीधे चयन पर असर डालता है। एक युवा बल्लेबाज़, जिसने दो रणजी सीज़न में लगभग नौ सौ रन बनाए, उसे ए टीम में चुना गया। लेकिन जब उसे इंग्लैंड में काउंटी गेंदबाज़ी का सामना करना पड़ा, तो उसकी तकनीक में वह कमी उजागर हुई जो घरेलू पिचों पर कभी नहीं दिखी थी। यह उसकी कमज़ोरी नहीं थी — यह चयन प्रक्रिया की सूचना-कमी थी। उसके डेटा में यह कभी दर्ज ही नहीं हुआ कि उसने कभी ऐसी परिस्थिति में बल्लेबाज़ी नहीं की जहां गेंद घूम रही हो और स्कोरबोर्ड पर दबाव हो। चयनकर्ता के पास जानकारी का अभाव था, और जानकारी का अभाव कभी 'तटस्थ' नहीं होता — वह हमेशा किसी न किसी पक्ष में झुकता है।

यह झुकाव दो तरह से काम करता है। पहला, वह खिलाड़ियों को उनके 'दिखने वाले' आंकड़ों के आधार पर आंकता है, जिससे घरेलू रिकॉर्ड वाले खिलाड़ी को बढ़ावा मिलता है और उन खिलाड़ियों को नुकसान होता है जिनका 'दिखने वाला' डेटा कम है लेकिन जिनका वास्तविक सामर्थ्य उच्च दबाव की परिस्थितियों में है। दूसरा, और अधिक गंभीर, यह कि वह उन खिलाड़ियों को पूरी तरह नज़रअंदाज़ कर देता है जिनका डेटा ही दर्ज नहीं है — जैसे छोटे शहरों से आने वाले खिलाड़ी, जिनके मैचों की वीडियो रिकॉर्डिंग नहीं होती, जिनके स्पेल की गति मापी नहीं जाती, और जिनके बारे में कोई स्काउट रिपोर्ट नहीं लिखी जाती। यह 'अंधा धब्बा' भारतीय क्रिकेट की प्रतिभा-खोज का सबसे बड़ा संरचनात्मक रिसाव है।

इसे समझने के लिए एक तुलना काम की है। इंग्लैंड में काउंटी क्रिकेट का डेटा सिस्टम पिछले कुछ वर्षों में इस तरह बदला है कि हर खिलाड़ी के हर पारी का 'कंडीशन-टैग' दर्ज होता है — पिच का प्रकार, गेंद की स्थिति, मौसम, और मैच की स्थिति। इससे यह पता चल जाता है कि किसी बल्लेबाज़ ने कितने रन 'आसान' परिस्थितियों में बनाए और कितने 'कठिन' परिस्थितियों में। भारत में ऐसा सिस्टम मौजूद है, लेकिन वह संगठित नहीं है। हर राज्य संघ अपने तरीके से डेटा रखता है, और वह डेटा अक्सर सिर्फ स्कोरकार्ड तक सीमित होता है। जब यह डेटा राष्ट्रीय चयन प्रक्रिया तक पहुंचता है, तो वह पहले ही अपना आधा संदर्भ खो चुका होता है।

यहां यह सवाल उठता है कि क्या यह सिर्फ एक तकनीकी मुद्दा है। मेरा मानना है कि यह इससे कहीं अधिक है। चयन प्रक्रिया में 'खाली जानकारी' की समस्या सीधे उस शक्ति-संतुलन से जुड़ी है जो तय करता है कि कौन सा डेटा मायने रखता है। जब फ्रैंचाइज़ी स्काउट्स का प्रभाव बढ़ता है, तो वह डेटा प्राथमिकता में आता है जो फ्रैंचाइज़ी के लिए उपयोगी है — टी20 में डेथ ओवर की इकॉनमी, पावरप्ले की स्ट्राइक रेट, मैच-अप। लेकिन टेस्ट क्रिकेट के लिए ज़रूरी डेटा — लंबे स्पेल की सहनशीलता, पांचवें दिन की पिच पर धैर्य, विपरीत परिस्थितियों में तकनीकी अनुकूलन — वह डेटा है जो फ्रैंचाइज़ी मॉडल को आर्थिक रूप से आकर्षित नहीं करता, और इसलिए वह कम दर्ज होता है, कम विश्लेषित होता है, और चयन बैठकों में कम वज़न रखता है।

यही वह बिंदु है जहां यह बहस एक सामान्य तकनीकी चर्चा से आगे बढ़कर एक संरचनात्मक मुद्दा बन जाती है। भारतीय क्रिकेट में बेंच स्ट्रेंथ को अक्सर वरदान माना जाता है — इतने खिलाड़ी तैयार हैं कि दूसरी टीम भी खड़ी हो सकती है। लेकिन सच यह है कि भारत की दूसरी टीम बनाना दुनिया के खेलों में सबसे कठिन काम है, क्योंकि यहां चयन का आधार योग्यता से अधिक 'उपलब्ध जानकारी' है। जिस खिलाड़ी का डेटा अधिक दिखता है, वह चुन लिया जाता है; जिसका डेटा कम दिखता है, वह पीछे छूट जाता है। यह प्रणाली प्रतिभा को नहीं, बल्कि 'डेटा-दृश्यता' को पुरस्कृत करती है।

इसका एक और पहलू है जो अक्सर छूट जाता है। जब डेटा अधूरा होता है, तो चयनकर्ता अंतर्ज्ञान पर लौट आते हैं — और अंतर्ज्ञान अक्सर पूर्वाग्रह का दूसरा नाम होता है। यह जरूरी नहीं कि पूर्वाग्रह व्यक्तिगत हो; यह संरचनात्मक भी हो सकता है। जिस खिलाड़ी को मीडिया में अधिक कवरेज मिलती है, जिसकी फ्रैंचाइज़ी बड़ी है, जिसका एजेंट सक्रिय है — उसकी जानकारी अधिक 'उपलब्ध' होती है, और इसलिए वह चयन में आगे रहता है। यह वही गतिशीलता है जो खेल के बाज़ार में एजेंटों की भूमिका को इतना शक्तिशाली बनाती है। एजेंट सिर्फ सौदे नहीं करते; वे यह भी तय करते हैं कि किस खिलाड़ी की कहानी कितनी ज़ोर से सुनाई जाएगी, और किसकी नहीं।

मैं यहां यह दावा नहीं कर रहा कि डेटा सिस्टम खराब है या चयनकर्ता गलत हैं। चयन प्रक्रिया में सुधार हुआ है, और पारदर्शिता बढ़ी है। लेकिन सुधार की दिशा अभी भी 'अधिक डेटा' की ओर है, 'सही डेटा' की ओर नहीं। हम अधिक से अधिक संख्या जुटा रहे हैं, लेकिन यह नहीं पूछ रहे कि कौन सी संख्या हमारे पास नहीं है और क्यों नहीं है। यही अंतर है एक स्काउटिंग तंत्र और एक सूचना-तंत्र के बीच। स्काउटिंग तंत्र वह है जो जानता है कि क्या देखना है; सूचना-तंत्र वह है जो जानता है कि क्या नहीं देखा जा रहा है।

विदेशी दौरों पर भारतीय टीम के प्रदर्शन को देखें तो यह पैटर्न साफ दिखता है। हमारे पास ऐसे गेंदबाज़ हैं जिनका घरेलू रिकॉर्ड शानदार है लेकिन विदेशी पिचों पर उनका स्पेल-नियंत्रण गिर जाता है। यह गिरावट अचानक नहीं होती; यह उस जानकारी के अभाव का परिणाम है जो यह बताती कि उन्होंने कभी ऐसी परिस्थिति में गेंदबाज़ी नहीं की जहां गेंद स्विंग कर रही हो और बल्लेबाज़ सेट हो। चयन के समय यह जानकारी उपलब्ध ही नहीं थी, इसलिए यह जोखिम मॉडल में शामिल ही नहीं हुआ। और जो जोखिम मॉडल में शामिल नहीं होता, वह मैदान पर अचानक प्रकट होता है — और तब उसे 'फॉर्म की समस्या' कहकर समझाया जाता है।

यहां एक कठिन सच्चाई है जिसे स्वीकार करना जरूरी है: भारतीय क्रिकेट का डेटा ढांचा मुख्य रूप से 'प्रदर्शन' को मापता है, 'क्षमता' को नहीं। प्रदर्शन वह है जो हो चुका है; क्षमता वह है जो हो सकता है। एक खिलाड़ी के पास क्षमता है या नहीं, यह जानने के लिए उसे उन परिस्थितियों में परखना पड़ता है जो उसने अभी तक अनुभव नहीं कीं। लेकिन भारतीय घरेलू ढांचे में ऐसी 'परीक्षण-परिस्थितियां' बनाना मुश्किल है, क्योंकि हर राज्य संघ अपने मैचों को उस तरह से नहीं बनाता जिससे खिलाड़ियों की सीमाएं उजागर हों। नतीजा यह है कि चयनकर्ता को हमेशा 'अधूरी कहानी' मिलती है, और वह अधूरी कहानी पर फैसला लेता है।

इसका समाधान तकनीकी नहीं, प्रक्रियात्मक है। जरूरत इस बात की है कि घरेलू क्रिकेट के डेटा संग्रह में 'कंडीशन-टैगिंग' को अनिवार्य बनाया जाए — यानी हर पारी और हर स्पेल को उसकी परिस्थिति के साथ दर्ज किया जाए। इससे चयन प्रक्रिया को वह जानकारी मिलेगी जो अभी खाली है, और खिलाड़ियों का मूल्यांकन उनके 'दिखने वाले' आंकड़ों के बजाय उनके 'संदर्भित' आंकड़ों पर हो सकेगा। यह एक बड़ा बदलाव है, लेकिन यह वही बदलाव है जो भारतीय क्रिकेट को उस स्थिति से आगे ले जा सकता है जहां वह अभी खड़ा है — एक ऐसी प्रणाली जो बहुत कुछ जानती है, लेकिन यह नहीं जानती कि उसे क्या नहीं पता।

अगली बार जब आप कोई चयन विवाद देखें — किसी खिलाड़ी का चुना जाना, किसी का छूट जाना — तो सिर्फ यह मत पूछिए कि किसका रिकॉर्ड बेहतर था। यह भी पूछिए कि उस खिलाड़ी के बारे में कौन सी जानकारी उपलब्ध नहीं थी, और क्यों नहीं थी। क्योंकि भारतीय क्रिकेट का असली सवाल यह नहीं है कि हमारे पास कितने प्रतिभाशाली खिलाड़ी हैं। असली सवाल यह है कि हमारे पास उनके बारे में कितनी पूरी जानकारी है — और वह जानकारी किसके पास है।