हर कॉलम में N/A: क्रिकेट स्काउटिंग की सबसे बड़ी चोरी वो रिपोर्ट है जो खाली है

फरवरी की एक दोपहर थी, हैदराबाद के बाहरी इलाक़े में एक फ़्रैंचाइज़ी का ट्रायल कैंप चल रहा था, और मेरे हाथ में चौदह पन्नों की स्काउटिंग रिपोर्ट थी। कवर पेज पर नाम, उम्र, रणजी टीम, बल्लेबाज़ी की जगह। पेज तीन पर 'तकनीक' — फुटवर्क, बैकलिफ्ट, स्पिन के ख़िलाफ़ रक्षात्मक ढांचा। पेज पाँच पर 'परिस्थिति-आधारित आँकड़े'। पेज आठ पर 'जोखिम मूल्यांकन'। पेज बारह पर 'नीलामी में अनुमानित मूल्य'।

हर हेडिंग मौजूद थी। हर हेडिंग के नीचे एक ही शब्द लिखा था — N/A।

रिपोर्ट बनाने वाला लड़का बाईस साल का था, एक्सेल में तेज़, और उसने पूरे गर्व से कहा कि डॉक्यूमेंट 'स्ट्रक्चरली कम्प्लीट' है। वो सही था। ढांचा कम्प्लीट था। जानकारी शून्य थी। उसने मुझे यह बताने की ज़रूरत भी महसूस नहीं की कि यह किस खिलाड़ी की रिपोर्ट है, क्योंकि मैंने पूछा ही नहीं।

यह कोई असाधारण दस्तावेज़ नहीं था। पिछले चार सालों में मैंने ऐसे कम से कम तेरह देखे हैं — तीन अलग फ़्रैंचाइज़ी, दो राज्य संघ, और एक ब्रॉडकास्टर का 'प्री-ड्राफ़्ट रिसर्च पैक'। सब में एक बात कॉमन थी: सफ़ेद जगह को जानकारी से भरने की जगह हेडिंग से ढक दिया गया था।

इस रिपोर्ट के हाथ लगने से पहले मैं यह मान चुका था कि क्रिकेट का डेटा डेस्क बहस जीत चुका है। वो स्टैंड मैं आज भी वापस नहीं ले रहा। जो बदला है वो यह है कि अब मुझे पता चल गया है कि वो बहस किस चीज़ पर जीती गई — तर्क पर नहीं, दस्तावेज़ीकरण पर।

आईपीएल में दस टीमें हैं और एक सीज़न में चौहत्तर मैच होते हैं। हर टीम के पीछे अब कम से कम दो और कुछ में आठ तक एनालिस्ट हैं, जो मैच के बाद बॉल-बाय-बॉल कोडिंग करते हैं, टैग बनाते हैं, और रिटेंशन की डेडलाइन से पहले एक डॉज़ियर तैयार करते हैं। इसके ऊपर वेंडर की एक पूरी परत बैठती है — बॉल-ट्रैकिंग डेटा, इम्पैक्ट इंडेक्स, वैल्यूएशन मॉडल, और अब विदेशी लीग्स के साथ क्रॉस-लीग तुलना के पैकेज।

कॉन्ट्रैक्ट और रिटेंशन का ढांचा यहीं से तय होता है। किसी खिलाड़ी को रिटेन किया जाएगा या रिलीज़, उसका राइट टू मैच इस्तेमाल होगा या नहीं, और नीलामी में उसकी बेस प्राइस से ऊपर कितनी बोली लगेगी — इन तीनों फ़ैसलों के पीछे औपचारिक रूप से यही डॉक्यूमेंट होता है। फ़्रैंचाइज़ी का करोड़ों का निवेश एक फ़ाइल पर टिका है जिसे अगर आप उलट कर पढ़ें, तो आपको सात हेडिंग और एक शब्द मिलेगा।

मेरा आरोप यह नहीं है कि डेटा डेस्क लापरवाह है। मेरा आरोप यह है कि रिपोर्ट को जो काम सौंपा गया है, वो जानकारी देना नहीं, जवाबदेही से बचना है।

खाली कॉलम खराबी नहीं है — खाली कॉलम डिज़ाइन है।

कारण संरचनात्मक है और इसका घरेलू क्रिकेट से सीधा रिश्ता है। टी-20 खिलाड़ी के पास एक सीज़न में चौहत्तर आईपीएल मैच, सैयद मुश्ताक अली के दस और कुछ मामलों में विदेशी लीग का डेटा होता है। सैकड़ों गेंदें, अलग-अलग विरोधी, अलग-अलग वेन्यू, अलग-अलग स्थितियाँ। एनालिस्ट के पास जिसे स्प्लिट करने के लिए पर्याप्त नमूना है।

रणजी का बल्लेबाज़ एक सीज़न में सात-आठ फ़र्स्ट-क्लास मैच खेलता है। चौदह-सोलह पारियाँ। इनमें से आधी उसके होम ग्राउंड पर, एक ही तरह की पिच पर, एक ही तरह की गेंदबाज़ी के ख़िलाफ़। उसका 'अवे औसत' तीन मैचों का होता है। उसका 'स्पिन के ख़िलाफ़ स्ट्राइक रेट' चौदह गेंदबाज़ों पर आधारित होता है, जिनमें से चार को वो तीन बार खेल चुका होता है।

इस डेटा से ईमानदारी से एक भी ठोस वाक्य नहीं बनता। तो ईमानदार विकल्प यही है — N/A।

जिस खिलाड़ी के पास सबसे कम डेटा है, उसके करियर का सबसे बड़ा फ़ैसला सबसे बड़ी नीलामी की मेज़ पर होता है। यह विरोधाभास रिपोर्ट की गलती नहीं, नीलामी प्रणाली की गलती है। फ़्रैंचाइज़ी एक ऐसे खिलाड़ी पर पैसा लगाने से पहले सबूत मांगती है, जिसके पास घरेलू ढांचे में सबूत जमा करने की गुंजाइश ही नहीं है। घरेलू कैलेंडर साल में सात मैच देता है, स्काउटिंग विभाग साल में चौदह पन्ने मांगता है। बाकी सात पन्ने हेडिंग से भर दिए जाते हैं।

N/A ठीक उसी कॉलम में बैठा होता है जहाँ पैसा है। फुटवर्क पर N/A ठीक है, किसी को फ़र्क़ नहीं पड़ता। लेकिन स्पिन के ख़िलाफ़ दूसरी पारी का स्कोरिंग रेट, और चौथी पारी में औसत — यही दो कॉलम तय करते हैं कि बल्लेबाज़ को टीम मिलेगी या नहीं। और यही दो कॉलम सबसे पहले N/A हो जाते हैं, क्योंकि इन्हें भरने के लिए किसी को पिछले तीन सीज़न की स्कोरशीट खोदनी पड़ेगी, जो किसी के KPI में नहीं आता।

प्रियांक पंचाल ने 2026-17 के रणजी सीज़न में 1,310 रन बनाए — यह आंकड़ा बीसीआई के घरेलू रिकॉर्ड में दर्ज है और हर उस साल की हेडलाइन में छपा। जो आंकड़ा किसी हेडलाइन में नहीं छपा, वो यह था कि उन रनों में से कितने चौथी पारी में आए, और कितने घर से बाहर स्पिन के ख़िलाफ़ आए। मैंने वो नंबर तब खोजे जब मुझे उन्हें किसी बहस में इस्तेमाल करना था, किसी रिपोर्ट में नहीं।

जनवरी 2026 में इंदौर में गुजरात ने मुंबई को पाँच विकेट से हराकर पहला रणजी ख़िताब जीता। उस वक़्त मैं तेईस साल का था, एक हैदराबादी डिजिटल स्पोर्ट्स स्टार्टअप में जूनियर प्रोड्यूसर, और मेरा पहला स्क्रिप्ट ड्राफ़्ट बहुत शालीन था। एडिटर ने कहा कि स्कोरकार्ड से शुरू मत कर, तर्क से शुरू कर। मैंने दोबारा लिखा — "मुंबई का रौब गुजरात के डेटा से हारा।"

नौ साल बाद मैं वो लाइन वापस ले रहा हूँ। गुजरात के पास मुंबई से ज़्यादा डेटा नहीं था। दोनों के पास वही था — स्कोरशीट और एक कोच की आँख। गुजरात के पास पार्थिव पटेल थे, जिन्होंने उस मैच में तीन फ़ैसले लिए जिन्हें आज कोई 'डेटा-ड्रिवन' नहीं कहेगा — एक फ़ील्ड प्लेसमेंट, एक गेंदबाज़ी रोटेशन, और एक डिक्लेरेशन का टाइमिंग। उसे डेटा कहने के लिए मुझे अपनी ही उपमा तोड़नी पड़ी।

2026 का वो रणजी नॉकआउट मुझे स्कोरबोर्ड नहीं, बेंच देखना सिखा गया। और बेंच वही जगह है जहाँ रिपोर्ट सबसे खाली होती है।

उप्पल में 2026 की सैयद मुश्ताक अली की एक लीग गेम थी — हैदराबाद ने आंध्र को एक रन से हराया। रिकी भुई का 64 रन देखकर लगा कि मैच तय हो गया, लेकिन आख़िरी तीन ओवरों में अट्ठारह गेंदों में से चौदह डॉट गईं और एक रन-आउट छूट गया। मैं प्रेस कॉन्फ्रेंस छोड़कर बैठा रहा और हर गेंद को नोटबुक में चार्ट किया। उस दिन मैंने पहली बार महसूस किया कि जो आंकड़ा मैच हरवाता है, वो अक्सर वो आंकड़ा होता है जिसे किसी डेटाबेस में जगह नहीं मिली।

आख़िरी गेंद के बाद मैं उप्पल में बैठा रहा, और असली कहानी मेरे पास से गुज़रते हुए बाहर चली गई — क्योंकि उसे किसी स्क्रीन पर दिखाया ही नहीं गया।

एक रन के फ़ाइनल ने मुझे सिखाया कि अंतर गणित नहीं, नसें होते हैं। लेकिन चौदह डॉट गेंदें गिनना गणित था, और उसे किसी ने नहीं गिना। हाथ से जुटाया डेटा स्केल नहीं होता — इसमें दो घंटे लगते हैं और यह एक खिलाड़ी के लिए दो घंटे की रिपोर्ट बनाता है। इसलिए वो डेटा कभी दस्तावेज़ तक नहीं पहुँचता, और दस्तावेज़ कभी उस ताक़त तक नहीं पहुँचता जो नीलामी की मेज़ पर बैठती है।

अगस्त 2026 में विराट कोहली ने एजबेस्टन में 149 रन बनाए और भारत एक टेस्ट 31 रन से हार गया। उसी गर्मी में जर्मनी 2026 विश्व कप से ग्रुप चरण में तीन अंकों के साथ बाहर हुआ, 72 प्रतिशत पज़ेशन के साथ। जब मैंने इन दोनों को जोड़ा तो मेरे एडिटर ने कहा कि यह क्लिकबेट है। मैंने कहा कि दोनों एक ही चीज़ हैं — नियंत्रण जिसे एज में बदलने का तरीक़ा नहीं मिला।

वो उपमा टिकी, लेकिन सिर्फ़ इसलिए कि उसमें दो ठोस नंबर थे। और यहीं पर मेरी अपनी बात मुझ पर लागू होती है: जिस उपमा के पीछे नंबर नहीं, वो सिर्फ़ तेज़ आवाज़ है। जिस स्काउटिंग रिपोर्ट के पीछे नंबर नहीं, वो सिर्फ़ तेज़ फ़ॉर्मैटिंग है। N/A को बोल्ड करने से वो जानकारी नहीं बन जाता।

और आपको पता है इस पूरे ढांचे का सबसे बड़ा मज़ाक क्या है? जिस खिलाड़ी की रिपोर्ट ही नहीं बनती, वो रिपोर्ट बनाने वाले लड़के से ज़्यादा टैलेंटेड हो सकता है। तेरह दस्तावेज़ों में जिन चार लड़कों के नाम मुझे याद हैं, उनमें से दो को अगले दो सीज़न में आईपीएल का अनुबंध मिला — एक बोली के ज़रिए नहीं, किसी चोटी खिलाड़ी के रिप्लेसमेंट के ज़रिए, आख़िरी हफ़्ते में। किसी ने उन्हें स्काउट नहीं किया था। किसी को खाली जगह भरनी थी।

अब वो हिस्सा जहाँ मुझे अपनी ही बात तोड़नी है। मैं ग़लत हो सकता हूँ, और तीन तरीक़ों से।

पहला, खाली रिपोर्ट भरी रिपोर्ट से ज़्यादा ईमानदार है। मैंने वो भी देखे हैं — जिनमें बारह गेंदों के फ़ुटेज और एक यूट्यूब हाइलाइट से 'तकनीकी मूल्यांकन' लिख दिया जाता है, फिर उसे पाँच में से चार स्टार मिलते हैं। वो मेरी नज़र में खाली रिपोर्ट से कहीं ख़तरनाक है, क्योंकि वो झूठ को प्रमाण का रूप देती है। अगर चुनना पड़े, मैं N/A चुनूँगा। मेरी शिकायत ईमानदारी से नहीं, खालीपन के बावजूद ढांचे को पूरा दिखाने की आदत से है।

दूसरा, शायद रिपोर्ट का कोई रोल ही न हो। बहुत सारी फ़्रैंचाइज़ी रिपोर्ट से नहीं, टीवी फ़ुटेज और मालिक की नस से खरीदती हैं, कोच की एक राय से। अगर ऐसा है तो मैं जिस दस्तावेज़ पर बरस रहा हूँ, उसके पास ताक़त ही नहीं। यह मान लेना भी आसान नहीं है कि क्रिकेट में हर जगह असली फ़ैसला डेटा से हो रहा है; कई टीमों में एनालिस्ट वही लिखता है जो कोच पहले से सोच चुका होता है।

तीसरा, फ़ुटबॉल की उपमा यहाँ टूट जाती है और मुझे यह साफ़ कहना है। यूरोप में स्काउटिंग एक बाज़ार में होती है — लोन डील, कई क्लब, कई सीज़न का ऑडिशन, और खिलाड़ी का दाम बार-बार टेस्ट होता है। क्रिकेट में भारतीय पुरुष खिलाड़ी के पास विदेशी लीग का रास्ता नहीं है, लोन सिस्टम नहीं है, और रिटेंशन एक ही दिन में तय होता है। यहाँ कोई ट्रांसफ़र विंडो नहीं है जो आपको दूसरी बार आज़माने दे। जिस प्रणाली में खिलाड़ी को दोबारा साबित होने का मौक़ा नहीं मिलता, वहाँ स्काउटिंग रिपोर्ट का काम भी अलग है — वो भविष्य बताने वाली नहीं, बीते हुए का हिसाब देने वाली फ़ाइल बन जाती है।

इसीलिए मैं अपना लिटमस टेस्ट सार्वजनिक कर रहा हूँ: अगर कोई मुझे एक ऐसी रिपोर्ट दिखा दे जिसमें एक अनकैप्ड रणजी बल्लेबाज़ के तीन सीज़न के अवे स्प्लिट्स, स्पिन के ख़िलाफ़ स्ट्राइक रेट और चौथी पारी का औसत भरा हो — मैं यह पूरा लेख वापस ले लूँगा और उस टीम के एनालिस्ट को सार्वजनिक रूप से श्रेय दूँगा। यह मेरा दाँव है, और मुझे उम्मीद है कि कोई इसे उठाएगा।

जो होगा वो यह है: अगले रिटेंशन साइकिल में कोई टीम ज़्यादा डेटा से नहीं जीतेगी। जीतेगी वो टीम जो यह पूछेगी कि यह नंबर कहाँ से आया, किसने गिना, और उसे किसने वेरिफ़ाई किया। अगले ऑक्शन में सबसे मोटी स्काउटिंग फ़ाइल वाली टीम नहीं, सबसे भरी हुई फ़ाइल वाली टीम आगे निकलेगी।

सवाल यह नहीं है कि किस टीम के पास सबसे ज़्यादा एनालिस्ट हैं। सवाल यह है कि उनमें से किसने कभी अपनी ही रिपोर्ट का पेज तीन खोलकर देखा है।