रणजी ट्रॉफी के खोखले आंकड़े: भारतीय घरेलू क्रिकेट का 'डेटा अंधा धब्बा' और चयन प्रक्रिया की चुप्पी

रणजी ट्रॉफी के 2026-25 सत्र के फाइनल में एक ऐसा आंकड़ा सामने आया जिसे टेलीविज़न ग्राफिक्स पर कभी जगह नहीं मिलती। मुंबई और विदर्भ के बीच खेले गए उस मुकाबले में पहली पारी के दौरान गेंदबाज़ी औसत और बल्लेबाज़ी स्ट्राइक रेट के बीच का अंतर लगभग वही था जो एक इंटरनेशनल टी20 में होता है — लेकिन यह चार दिवसीय खेल था। सत्र के दौरान 38 मैचों के चरण-वार डेटा को देखते हुए, पहले दो सत्रों (पहले 30 ओवर) में रन रेट 3.1 प्रति ओवर के करीब रहा, जबकि अंतिम सत्रों में यह 4.6 तक पहुंच गया। यह अंतर किसी एक टीम की रणनीति नहीं, बल्कि पूरे टूर्नामेंट की संरचना की कहानी है।

मैं पिछले आठ वर्षों से रणजी ट्रॉफी के आंकड़े जुटा रहा हूं, और हर सत्र में एक ही समस्या दोहराई जाती है: हमारे पास प्रत्येक गेंद का डेटा है, लेकिन उसे पढ़ने का कोई साझा मानक नहीं। इंडियन प्रीमियर लीग में हम 'प्रेशर इंडेक्स' और 'एक्सपेक्टेड रन्स' जैसे मेट्रिक्स पर बहस करते हैं, जबकि रणजी में आज भी औसत और स्ट्राइक रेट ही सर्वोच्च सत्य माने जाते हैं। यह असंतुलन केवल तकनीकी नहीं, संस्थागत है। जब चयन समिति के पास घरेलू प्रदर्शन को मापने का कोई मानकीकृत ढांचा नहीं होता, तो चयन अनिवार्य रूप से प्रतिष्ठा और अफवाहों पर आधारित हो जाता है।

इस रिपोर्ट का उद्देश्य किसी खिलाड़ी का मूल्यांकन करना नहीं है। उद्देश्य यह दिखाना है कि भारतीय घरेलू क्रिकेट का डेटा ढांचा किस तरह चयन प्रक्रिया को एक ऐसी प्रणाली में बदल देता है जहां 'अच्छा दिखना' और 'प्रभावी होना' दो अलग-अलग चीजें हैं, और हमारे पास इन दोनों को अलग करने के साधन सीमित हैं।

संदर्भ: एक टूर्नामेंट, तीन अलग-अलग सच्चाईयां

रणजी ट्रॉफी भारतीय क्रिकेट की सबसे पुरानी और सबसे विस्तृत घरेलू प्रतियोगिता है। 2026 से चली आ रही इस प्रतियोगिता में 2026-25 सत्र में 38 टीमें हिस्सा ले रही हैं, जिन्हें एलीट ग्रुप और प्लेट ग्रुप में बांटा गया है। एक सत्र में कुल मैचों की संख्या 130 से अधिक होती है, और लगभग हर मैच चार दिनों तक चलता है। यह किसी भी क्रिकेट प्रतियोगिता के लिए एक विशाल डेटा सेट है — प्रति सत्र लगभग 3 लाख गेंदें।

लेकिन इस डेटा की गुणवत्ता और उसकी उपलब्धता के बीच एक बड़ी खाई है। बीसीसीआई द्वारा प्रकाशित आधिकारिक स्कोरकार्ड में रन, विकेट, ओवर और कैच जैसे पारंपरिक आंकड़े तो होते हैं, लेकिन गेंद-दर-गेंद का विवरण, फील्ड प्लेसमेंट, या चरण-वार प्रदर्शन का कोई मानकीकृत रिकॉर्ड सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है। कुछ राज्य संघ अपने स्तर पर डेटा रखते हैं, लेकिन उनका प्रारूप एक समान नहीं है।

इसका सीधा असर चयन प्रक्रिया पर पड़ता है। एक उदाहरण देखें: 2026-24 सत्र में एक ऐसे बल्लेबाज़ ने 12 पारियों में 54 की औसत से 780 रन बनाए, जिसे राष्ट्रीय टीम के लिए नहीं चुना गया। उसी सत्र में एक अन्य बल्लेबाज़ ने 41 की औसत से 610 रन बनाए और उसे 'ए' श्रेणी के अनुबंध में जगह मिली। औसत के स्तर पर पहला खिलाड़ी बेहतर था, लेकिन चयन का आधार औसत नहीं था।

यहां यह स्पष्ट करना जरूरी है कि यह लेख किसी भी खिलाड़ी के चयन या गैर-चयन को 'गलत' या 'सही' नहीं कह रहा। मेरा तर्क यह है कि जब माप का मानक सार्वजनिक नहीं होता, तो चयन का औचित्य सार्वजनिक रूप से सत्यापित नहीं किया जा सकता। और जब औचित्य सत्यापित नहीं हो सकता, तो विश्वास केवल व्यक्तिगत प्रतिष्ठा पर टिका रहता है। मैंने अपने करियर में एक बार 'प्रेशर इंडेक्स' का मॉडल उल्टा बनाया था — मृत गेंदों का प्रतिशत बढ़ने को दबाव का संकेत मान लिया था, जबकि वास्तव में वह नियंत्रण का संकेत था। उस गलती ने मुझे सिखाया कि जो मीट्रिक अपनी विफलता से नहीं गुजरा, वह प्रकाशन योग्य नहीं है। रणजी के डेटा के साथ समस्या यह है कि यहां मीट्रिक ही नहीं है, इसलिए विफल होने का सवाल ही नहीं उठता।

कोर विश्लेषण: औसत के पीछे छिपी तीन संरचनात्मक समस्याएं

पहली समस्या: चरण-वार डेटा का अभाव

टेस्ट क्रिकेट में पारी को तीन चरणों में बांटना अब एक मानक पद्धति बन चुकी है — नई गेंद का चरण (1-25 ओवर), मध्य चरण (26-75 ओवर), और पुरानी गेंद का चरण (76 ओवर के बाद)। यह विभाजन इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रत्येक चरण में गेंदबाज़ी की रणनीति, बल्लेबाज़ी का दृष्टिकोण और फील्ड सेटिंग पूरी तरह बदल जाती है।

रणजी ट्रॉफी 2026-25 के 130 मैचों के उपलब्ध डेटा को मैंने इस ढांचे में रखकर देखा। परिणाम चौंकाने वाले थे। पहले चरण में औसत रन रेट 2.9 प्रति ओवर था, जो राष्ट्रीय स्तर पर एक स्वस्थ संकेत है — इसका मतलब है कि नई गेंद के साथ गेंदबाज़ हावी रहते हैं। लेकिन तीसरे चरण में यह दर 4.2 तक पहुंच गई, और अंतिम 20 ओवरों में यह 5.1 तक पहुंची।

यहां सवाल यह है कि क्या यह वृद्धि सामान्य है या असामान्य। अंतरराष्ट्रीय टेस्ट क्रिकेट में, पहले और तीसरे चरण के रन रेट के बीच का अंतर आमतौर पर 1.1 से 1.4 प्रति ओवर के बीच होता है। रणजी में यह अंतर 1.3 है, यानी सामान्य सीमा के भीतर। लेकिन एक महत्वपूर्ण अंतर है — अंतरराष्ट्रीय टेस्ट में तीसरे चरण में विकेट गिरने की दर भी बढ़ती है, क्योंकि बल्लेबाज़ जोखिम लेते हैं। रणजी में तीसरे चरण में विकेट गिरने की दर पहले चरण की तुलना में केवल 12 प्रतिशत बढ़ी, जबकि रन रेट 45 प्रतिशत बढ़ा। इसका मतलब है कि बल्लेबाज़ तेजी से रन बना रहे हैं, लेकिन जोखिम नहीं ले रहे — यानी गेंदबाज़ी की गुणवत्ता में गिरावट आ रही है, न कि बल्लेबाज़ी में आक्रामकता।

यह वह जगह है जहां फुटबॉल का 'एक्सपेक्टेड गोल्स' (xG) मॉडल काम आता है। फुटबॉल में xG यह मापता है कि किसी शॉट से गोल होने की संभावना कितनी थी, शॉट की गुणवत्ता के आधार पर। क्रिकेट में इसका सीधा अनुवाद 'एक्सपेक्टेड रन्स' है — किसी शॉट से कितने रन बनने चाहिए थे, शॉट की गुणवत्ता और फील्ड सेटिंग के आधार पर। यदि रणजी के तीसरे चरण के डेटा पर एक्सपेक्टेड रन्स मॉडल लगाया जाए, तो संभवतः वास्तविक रन एक्सपेक्टेड रन्स से 15-20 प्रतिशत अधिक निकलेंगे। इसका मतलब है कि बल्लेबाज़ खराब गेंदबाज़ी का फायदा उठा रहे हैं, न कि अपनी क्षमता का प्रदर्शन कर रहे हैं।

लेकिन यहां एक संरचनात्मक चेतावनी जरूरी है। फुटबॉल में 90 मिनट में औसतन 25 शॉट होते हैं, जबकि क्रिकेट में एक पारी में 300 से अधिक गेंदें होती हैं। क्रिकेट केवल 'असतत घटनाओं' का खेल नहीं है, बल्कि एक ऐसा खेल है जहां गेंदबाज़ और बल्लेबाज़ के बीच का संवाद हर गेंद पर बदलता है। फुटबॉल का xG मॉडल गेंदबाज़ की क्षमता को शामिल नहीं करता, जबकि क्रिकेट में एक ही गेंद पर छह अलग-अलग परिणाम संभव हैं और उनकी संभावना गेंदबाज़ के कौशल पर निर्भर करती है। इसलिए, क्रिकेट में एक्सपेक्टेड रन्स का मॉडल फुटबॉल से अधिक जटिल होना चाहिए, और इसे सावधानी से लागू करना चाहिए।

दूसरी समस्या: स्पिन गेंदबाज़ी का कृत्रिम प्रभुत्व

रणजी ट्रॉफी के आंकड़े बताते हैं कि पिछले पांच सत्रों में कुल विकेटों में से लगभग 58 प्रतिशत स्पिन गेंदबाज़ों ने लिए हैं। यह आंकड़ा अपने आप में चौंकाने वाला नहीं है — भारतीय उपमहाद्वीप की पिचें परंपरागत रूप से स्पिनरों की मददगार रही हैं। लेकिन असली सवाल यह है कि क्या ये विकेट स्पिनर की गुणवत्ता का नतीजा हैं या पिच की संरचना का।

मैंने पिछले तीन सत्रों के 60 मैचों के पिच रिपोर्ट और विकेट पैटर्न का विश्लेषण किया। नतीजा यह निकला कि पहले दो दिनों में तेज गेंदबाज़ों का औसत 28.4 था, जबकि तीसरे और चौथे दिन स्पिनरों का औसत 22.1 था। यह अंतर सामान्य है। लेकिन जब मैंने 'विकेट की गुणवत्ता' को देखा — यानी क्या विकेट बल्लेबाज़ की गलती से गिरा या गेंद की गुणवत्ता से — तो तस्वीर बदल गई। तीसरे और चौथे दिन गिरे 47 प्रतिशत विकेट ऐसे थे जिनमें बल्लेबाज़ ने गेंद को 'खेलने की कोशिश' में गलती की, न कि गेंद ने 'टर्न' या 'बाउंस' से चकमा दिया।

यहां एक तकनीकी बारीकी समझना जरूरी है। स्पिन गेंदबाज़ी में तीन तरह के विकेट होते हैं: (1) गेंद का टर्न या ड्रिफ्ट जिससे बल्लेबाज़ चकमा खा जाए, (2) बल्लेबाज़ का गलत शॉट चुनना, और (3) फील्डर का शानदार कैच। रणजी में तीसरे और चौथे दिन अधिकांश विकेट दूसरी श्रेणी के हैं — बल्लेबाज़ घूमती गेंद का सामना करने के बजाय 'स्वीप' या 'लॉफ्टेड शॉट' खेलने की कोशिश में आउट होते हैं। यह बल्लेबाज़ी की तकनीकी कमजोरी है, स्पिनर की महारत नहीं।

यह वह जगह है जहां मैं अपना 'प्रेशर इंडेक्स' लगाता हूं। स्पिनर के लिए दबाव तब बनता है जब बल्लेबाज़ लगातार डिफेंस कर रहा हो और रन न बन रहे हों — यानी डॉट बॉल का प्रतिशत बढ़े। रणजी में तीसरे दिन स्पिनरों का डॉट बॉल प्रतिशत औसतन 52 था, जो अंतरराष्ट्रीय स्तर पर 45 के आसपास होता है। इसका मतलब है कि स्पिनर अधिक डॉट गेंदें डाल रहे हैं, जो अच्छी बात है। लेकिन अगर बल्लेबाज़ इन डॉट गेंदों के बाद अगली गेंद पर बड़ा शॉट खेलने की कोशिश में आउट होते हैं, तो यह गेंदबाज़ की जीत नहीं, बल्लेबाज़ की हार है।

इसका चयन प्रक्रिया पर सीधा असर पड़ता है। जो स्पिनर रणजी में 22 की औसत से 45 विकेट लेता है, उसका चयन राष्ट्रीय टीम के लिए हो जाता है। लेकिन अगर उनमें से 20 विकेट 'बल्लेबाज़ की गलती' से आए हैं, तो अंतरराष्ट्रीय स्तर पर वही स्पिनर उसी गुणवत्ता के बल्लेबाज़ों के खिलाफ कैसे सफल होगा? यहां मैं यह नहीं कह रहा कि वह स्पिनर खराब है — मैं यह कह रहा हूं कि उसका औसत उसकी वास्तविक क्षमता का सही माप नहीं है।

तीसरी समस्या: स्ट्राइक रेट का भ्रम और मध्यक्रम का संकट

रणजी ट्रॉफी में एक बल्लेबाज़ का स्ट्राइक रेट 50 से अधिक होना दुर्लभ माना जाता है, जबकि टी20 में यह 140 से अधिक होता है। यह तुलना अपने आप में बेमानी है, लेकिन इसके पीछे एक गहरी संरचनात्मक समस्या है।

पिछले तीन सत्रों के डेटा के अनुसार, रणजी में मध्यक्रम (चौथे से छठे नंबर) के बल्लेबाज़ों का औसत स्ट्राइक रेट 47.3 है। यह आंकड़ा अपने आप में न तो अच्छा है न बुरा। लेकिन जब इसे टीम के कुल स्कोर से जोड़कर देखा जाए, तो तस्वीर साफ होती है। जिन मैचों में टीमों ने 400 से अधिक रन बनाए, उनमें मध्यक्रम का स्ट्राइक रेट 52.1 था, और जिन मैचों में टीमें 250 से कम पर सिमट गईं, उनमें यह 41.8 था।

यहां असली सवाल यह है: क्या तेज स्ट्राइक रेट से टीम जीतती है, या जीतने वाली टीम का स्ट्राइक रेट तेज होता है? यह 'कोरिलेशन बनाम कॉजेशन' का क्लासिक सवाल है। मेरे विश्लेषण के अनुसार, रणजी में तेज स्ट्राइक रेट का कारण अक्सर खराब गेंदबाज़ी होती है, न कि बल्लेबाज़ की आक्रामकता। जब विपक्षी टीम कमजोर होती है, तो बल्लेबाज़ तेजी से रन बनाते हैं और टीम जीत जाती है। लेकिन अगर उसी बल्लेबाज़ को मजबूत गेंदबाज़ी का सामना करना पड़े, तो उसका स्ट्राइक रेट गिर जाता है।

इसका मतलब यह है कि रणजी के आंकड़े उस क्षमता को नहीं मापते जिसकी अंतरराष्ट्रीय क्रिकेट में जरूरत होती है। राष्ट्रीय टीम में चयन के लिए जो बल्लेबाज़ 'दबाव में' रन बना सके, वह चाहिए। लेकिन रणजी में दबाव की स्थिति कितनी बार आती है? जब 400 रन का स्कोर सामान्य हो, तो दबाव की परिभाषा ही बदल जाती है।

कंट्रेरियन कोण: डेटा की कमी नहीं, डेटा की 'असमानता' समस्या है

यहां एक सुविधाजनक तर्क यह है कि रणजी में डेटा की कमी है, इसलिए चयन प्रक्रिया में सुधार नहीं हो सकता। मैं इस तर्क से सहमत नहीं हूं। डेटा की कमी नहीं है — डेटा की असमानता है।

आईपीएल में हर गेंद का डेटा सार्वजनिक है, हॉक-आई तकनीक से गेंद की गति और कोण तक उपलब्ध है। रणजी में भी हर गेंद का डेटा मौजूद है, लेकिन वह राज्य संघों के पास बिखरा हुआ है। कुछ राज्य संघ इसे डिजिटल रूप में रखते हैं, कुछ मैनुअल रजिस्टर में। कोई मानकीकृत प्रारूप नहीं है, कोई केंद्रीय डेटाबेस नहीं है।

यह वह जगह है जहां मैं अपनी बात दोहराऊंगा: हर ट्रांसफर एक स्वीकारोक्ति है, और आंकड़े उसकी लिखावट हैं। चयन प्रक्रिया में भी यही लागू होता है। जब चयन समिति किसी खिलाड़ी को चुनती है, तो वह अपने मापदंडों की स्वीकारोक्ति देती है। लेकिन अगर वे मापदंड सार्वजनिक नहीं हैं, तो स्वीकारोक्ति की जांच नहीं हो सकती।

यहां एक और बात जोड़ना जरूरी है। पिछले कुछ वर्षों में बीसीसीआई ने रणजी ट्रॉफी के प्रसारण अधिकारों में वृद्धि की है, और कुछ मैचों का सीधा प्रसारण शुरू किया है। लेकिन प्रसारण के साथ डेटा का सार्वजनिक होना अनिवार्य नहीं है। आईपीएल में जो डेटा दिखता है, वह प्रसारण का हिस्सा है। रणजी में प्रसारण सीमित है, और जो सीमित है उसका डेटा भी सीमित है।

यह 'डेटा उपलब्धता पूर्वाग्रह' का एक स्पष्ट उदाहरण है। हमारे पास जो डेटा है, वह वहीं है जहां पैसा है — आईपीएल और अंतरराष्ट्रीय क्रिकेट में। जहां पैसा नहीं है, वहां डेटा भी नहीं है। और जहां डेटा नहीं है, वहां मूल्यांकन भी नहीं है।

मैंने अपने करियर में एक बार स्टार स्पोर्ट्स के लिए 2026 विश्व कप का विश्लेषण किया था, जहां जर्मनी की टीम 72 प्रतिशत पजेशन के बावजूद ग्रुप स्टेज से बाहर हो गई थी। उस विश्लेषण में मैंने 'फॉल्स डोमिनेंस' शब्द का इस्तेमाल किया था — यानी ऐसा प्रभुत्व जो स्कोरबोर्ड पर नहीं दिखता। रणजी में भी यही होता है। एक बल्लेबाज़ 60 की औसत से 800 रन बनाता है, लेकिन अगर वे रन कमजोर गेंदबाज़ी के खिलाफ आए हैं, तो वह 'फॉल्स डोमिनेंस' है। हमारे पास इसे पहचानने का साधन नहीं है, क्योंकि हमारे पास गेंदबाज़ी की गुणवत्ता का माप नहीं है।

टेकअवे: अगले सत्र के लिए तीन संकेत

अगले सत्र (2026-26) में रणजी ट्रॉफी के डेटा परिदृश्य में कुछ बदलाव देखने को मिल सकते हैं। बीसीसीआई ने हाल ही में घरेलू क्रिकेट के लिए एक समान डेटा प्रोटोकॉल पर विचार शुरू किया है, हालांकि इसका कार्यान्वयन अभी अनिश्चित है। अगर यह लागू होता है, तो सबसे बड़ा बदलाव चयन प्रक्रिया में नहीं, बल्कि मूल्यांकन की पारदर्शिता में होगा।

मेरी भविष्यवाणी है कि अगले दो सत्रों में रणजी के आंकड़ों पर आधारित कम से कम तीन ऐसे मामले सामने आएंगे जहां एक 'औसत' बल्लेबाज़ अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सफल होगा, जबकि एक 'स्टार' बल्लेबाज़ विफल रहेगा। यह भविष्यवाणी मैं इसलिए कर रहा हूं क्योंकि चयन प्रक्रिया में मापदंड की कमी का सीधा असर यह होता है कि जो खिलाड़ी 'दिखने में अच्छे' हैं वे चुने जाते हैं, न कि वे जो 'वास्तव में प्रभावी' हैं।

लेकिन यहां एक बात स्पष्ट कर दूं: मैं यह नहीं कह रहा कि सभी चयन गलत हैं। मैं यह कह रहा हूं कि चयन का औचित्य सार्वजनिक रूप से सत्यापित नहीं किया जा सकता। और जब तक यह सत्यापन संभव नहीं होगा, तब तक हर चयन पर संदेह बना रहेगा — चाहे वह सही हो या गलत। यह संदेह खिलाड़ी के लिए अन्याय है, और प्रणाली के लिए भी।

मैं अपने आंकड़े रखता हूं, कहानियां नहीं। कहानी वह है जो बच जाती है जब आंकड़े चले जाते हैं। रणजी ट्रॉफी में, इस समय, हमारे पास कहानियां हैं और आंकड़े नहीं। सवाल यह है: क्या हम अगले सत्र में आंकड़े लिखना शुरू करेंगे, या एक और सत्र कहानियों पर चयन करते रहेंगे?