Feeds:
Posts
Comments

Archive for the ‘বিগ ডাটা’ Category

৬৩.

তিনশো বাস, যাবে কোথায়? কতো মিনিট পর পর ছাড়বে একেকটা? কতো মানুষ টানতে পারবে প্রতি ঘন্টায়? তিনশো বাস নাকি আরো কম? নাকি আরো বেশি। এটাও জানা যাবে ওই বিগ ডাটা থেকে। বাস নামানোর আগেই। প্ল্যানিং পর্যায়ে। গরিব দেশের পয়সা নষ্ট হবার আগেই। মানুষ বাসা থেকে বের হবার আগেই ট্র্যাক করতে পারবে যে বাসে সে চড়বে মিরপুর ১০ থেকে। বিশ্বাস হচ্ছে না? উবার যদি ট্রাফিক প্রেডিক্ট করতে পারে ভিনদেশি হয়ে, আমরা পারবো না কেন? দেশটা তো আমাদের। সমাধান করতে হবে আমাদেরই। ট্রাফিক জ্যাম কমানো নিয়ে লিখেছিলাম আগে।

৬৪.

মোবাইল ওয়ার্ল্ড কনগ্রেসে না গেলেও খবর পাই অনেক জিনিসের। দেখা গেছে পৃথিবীর মাত্র ১৬টা মোবাইল অপারেটর গ্রুপের গ্রাহকই হচ্ছে ২০০ কোটির ওপর। কাজ করছে তারা ১০০এর বেশি দেশে। ইউএন ফাউন্ডেশনের সাথে ‘জিএসএমএ’, মানে মোবাইল অপারেটরদের অ্যালাইয়েন্স তৈরি করেছে ‘বিগ ডাটা ফর সোশ্যাল গুড’ বলে একটা চমত্কার জিনিস। ঠিক তাই। মাথা খারাপ হবার মতো জিনিস।

৬৫.

এই বিগ ডাটা মানুষকে দেবে অন্য ধরনের ‘ইনসাইট’। প্রাকৃতিক বিপদের সময় মানুষের ফ্লো কোন দিকে কিভাবে যাবে সেটা দেখাবে আগেভাগেই। পুরোনো সব ডাটা থেকে। পার্সিং করে। মহামারী হলে সেটাকে ঠিকমতো ‘কন্টেইন’ করার ধারণা পাবে স্বাস্থ্য সংস্থাগুলো। কোথায় সাহায্য পাঠাতে হবে সেটা জানা যাবে সময়ের আগে।

৬৬.

বড় কথা, জিনিসটা সাহায্য করবে ব্যাপারগুলোর ঠিক ‘প্রসেস’ তৈরি করে দিতে। বিপদের সময় মানুষ সবচেয়ে বেশি ‘অ্যাফেক্টেড’ হয় সরকারের কাছে ‘প্রি-ডিফাইনড প্রসেস’ না থাকার কারণে। ধরুন, আজ যদি আমাদের একটা বড় ভূমিকম্প হয় কার কাজ কি হবে সেটা না জানা থাকলে আসল ভূমিকম্পে দিশেহারা হয়ে পড়বো আমরা। আর এজন্যই দরকার প্রেডিক্টিভ মডেল। সবকিছুতেই। সেটা ব্যাপারটা আসলে ধারণা থেকে অনেক অনেক বড়। ‘লার্জার দ্যান লাইফ’। ব্যাপারটার ট্রায়াল শুরু হচ্ছে এই জুনে। বাংলাদেশসহ আরো চারটা দেশে।

[…]

Advertisements

Read Full Post »

৫৮.

প্রতিটা মানুষ কতক্ষণ কথা বলে, কোথায় কথা বলে, কার সাথে বেশি বলে, কয়জন তাকে রিং দেয়, কাদের কল কেটে দেয় সে, সারাদিন কোথায় থাকে, কার কার সাথে থাকে – মানে, কাজ করে কোথায়, ঘোরে কাদের সাথে, ঘুমায় কোথায়, কোন জায়গায় যায় বেশি, রিক্সায় যায় না গাড়িতে যায়, কয় টাকা রিচার্জ করে – সব আসে ওই মেশিন লার্নিংয়ে। ‘মিসড কল’ পার্টি কিনা সেটাও বোঝা যায় এই রেকর্ড থেকে। কয়টা এসএমএস যাচ্ছে আসছে সেটাও বোঝায় তার শিক্ষার মাত্রা।

৫৯.

ধরুন দেশের সবচেয়ে বড় নীতি নির্ধারণী কমিটিতে আছেন আপনি। প্ল্যান: তিনশো বাস নামাবেন রাস্তায়। বিশাল আরবান প্ল্যানিংয়ে শুরুতে ঢাকা শহরের মানুষগুলোর আয়ের ধারণা পেতে ‘অ্যাক্সেস’ দেয়া হলো আপনাকে। বিগ ডাটাতে। মোবাইল অপারেটরের নাম নম্বর ছাড়া ওই ‘সিডিআরে’।

৬০.

এর পাশাপাশি, মোবাইল টপ আপেও গল্প আছে অনেক। কতো তাড়াতাড়ি টপ-আপ করছে মানুষটা – সেটার একটা ধারণা পাওয়া যায় মেশিন লার্নিং থেকে। প্রতি টপ-আপে কতো টাকা ভরছে সে, সবচেয়ে বেশি আর কম রিচার্জের একটা যোগসুত্র পাওয়া যায় ওখান থেকে। রিচার্জ টাকার ওই ভ্যারিয়েশনের একটা ‘কোএফিসিয়েন্ট’ আমাদের ধারণা দেয় অনেক কিছু। কি ধরনের ভ্যালু অ্যাডেড সার্ভিস নিয়ে – কিভাবে সেটাকে চালাচ্ছে মানুষজন – সেটাও ধারণা দেয় তাদের আয়ের একটা হিসেব।

৬১.

মোবাইল ফোন কাজ করে ‘বেজ স্টেশন’ ধরে। মোবাইল টাওয়ারের পুরো রেডিয়াস ধরে চলে আসে অনেক জ্ঞান। ফলে, মানুষটা কাদের সাথে থাকে দিনে, মানে কাজ করে কোথায় – আর রাতে ঘুমায় কোন এলাকায় সেটাও ইন্ডিকেট করে তার আয়ের হিসেব। থাকে কোথায় – বস্তি না অ্যাপার্টমেন্ট – সেটাও আসে সঙ্গে। মানুষ দিনের বেলায় কোথায় থাকে সেটাই বড় ধারণা দেয় কতো টাকা আয় করে সে। সেখানে ‘রিজিওন’ ধরে বের করা যায় মানুষের গড়পরতা আয়। মানুষের ট্রাভেল প্যাটার্ন ধারণা দেয় অনেককিছুরই।

৬২.

বাড়তি হিসেবে – অপারেটরের ডিভাইস ম্যানেজারে পাওয়া যায় আরো অনেক গল্প। কি ডিভাইস, ক্যামেরা আছে কি না, আইফোন, না স্যামস্যাং নোট – নাকি নোকিয়া ১১১০ ধারণা দেয় মানুষটার আয়ের ধরন। ফোনগুলোর মধ্যে সিম পাল্টাপাল্টি হলে জানা যায় মানুষটার অন্য ফোনগুলোর হিসেব। তবে, সবকিছুই ‘অ্যানোনিমাস’ ডাটা। ‘অ্যানোমাইজড’ মেটা ডাটা হচ্ছে গ্রাহকের নাম নম্বর না নিয়ে শুধু মোট সংখ্যার একেক ধরনের পরিসংখ্যান। গ্রাহকের ‘প্রাইভেসি’র সমস্যা নেই এতে। আমাদের বের করতে হবে ঢাকা শহরের মানুষের আয়ের সক্ষমতা। বাস ভাড়া হিসেবে। ফেলে দেবো মেশিন লার্নিংয়ে। বিগ ডাটা থেকে।

[…]

Read Full Post »

৫৪.

দুহাজার দশের কথা। বিটিআরসিতে তখন আমি। বিদেশি একটা ইউনিভার্সিটি এলো কথা বলতে। দক্ষিণাঞ্চলের সাগরের তান্ডব তাদের রিসার্চের টপিক। কাহিনী কি? সাগরের সুনামিতে বিপদে পড়ে মানুষ। হারায় সবকিছু। ভাগ্যকে পুঁজি করে চলে আসে শহরে। শেষমেষ, জায়গা হয় বস্তিতে।

৫৫.

এখানে ঝামেলা হয় কয়েকটা। এক. সরকার জানতে পারে না কোথায় গিয়েছে তারা। তখন মার খায় পুনর্বাসনের ব্যাপারটা। তাদেরকে ফিরিয়ে আনার তাগিদ থাকে না কারোই। শেষে, চাপ তৈরি হয় শহরগুলোতে। দুই. মানুষটাকে কি ধরনের সহযোগিতা দিতে হবে সেটাও জানে না এইড এজেন্সীগুলো। তিন. মানুষগুলো কোথায় কোথায় ছড়িয়ে পড়ছে সেটার হিসেব থাকে না কারো কাছে। যদি কোন মহামারী হয় ওই এলাকা থেকে – সেটা ছড়াচ্ছে কোথায় কোথায় – সেটাও জানা দুস্কর।

৫৬.

কি দরকার আপনাদের? জিজ্ঞাসা করলাম তাদের। দরকার ‘এক্সেস’। মোবাইল কোম্পানির ডাটাতে। রিসার্চ টিমের দরকার কিছু ‘অ্যানোমাইজড’ মেটা ডাটা যা বের করে দেবে সবকিছু। প্রজ্ঞা হিসেবে। সরকারের কাজে।

৫৭.

দেখা গেছে মোবাইল ফোনের লগ মেটাডাটায় রয়ে যায় মানুষের স্বভাবজনিত প্রচুর ডিজিটাল ট্রেস। মোবাইল কোম্পানিগুলো তাদের বিলিংয়ের কাজে তৈরি করে ‘কল ডিটেল রেকর্ড’। এই ‘সিডিআর’ একটা নির্দোষ ফরম্যাট। তবে, মিলিয়ন ডাটার সাথে একে ‘অ্যানালাইজ’ করলে মানুষকে প্রজ্ঞা দেয় অন্য লেভেলে।

[…]

Read Full Post »

৪৯.

প্রযুক্তির মার্ভেল দেখাচ্ছে সবাই। আর দেখাবেই না কেন? মানুষ তো তুলে দিয়েছে তার সবকিছু ইন্টারনেটে। ক্লাউডে। সোশ্যাল মিডিয়াতে। তার সব মতামত। তার পছন্দের অপছন্দের খবর। কোন ঘরানার মানুষ সে। কোন রেস্টুরেন্টে যাওয়া পড়ে বেশি। সেটার সুবিধা নিচ্ছে বুদ্ধিমান কোম্পানিগুলো। কেন নয়? আমি যদি দরকার মতো প্রোডাক্ট খুঁজতে পারি ইন্টারনেটে, সে নয় কেন? সেও খুঁজছে প্রোডাক্ট। আমার আপনার মতো।

কখনো ভেবেছেন গুগল ম্যাপ কিভাবে জানে এতো ট্রাফিক ইনফরমেশন?

অথবা,

ও কিভাবে জানে আপনার দেরি হচ্ছে তিন মিনিট? কিভাবে বের করছে ফাস্টেস্ট রুট? গুগল ম্যাপে। অথবা উবারে?

আমরা পারছি না কেন ওই জিনিস? ট্রাফিক জ্যাম কমাতে? নিজেদের? নিজেদের বাস সার্ভিসে? বাসা থেকে বের হবার আগে দেখে নিতে – কোন বাসটা আসছে মিরপুর দশ নম্বরে? পাঁচ মিনিটের মধ্যে।

৫০.

ডাটার ক্ষমতা অনেক। বিশেষ করে ওপেন ডাটা। ছড়িয়ে ছিটিয়ে আছে বিভিন্ন সরকারী সাইটে। বিভিন্ন অ্যানুয়াল রিপোর্টে। এই ডাটা নিয়ে বুদ্ধিমান সরকারগুলো পাল্টাচ্ছে নিজেদের সব ‘রদ্দি’ নীতিমালা। সবার কথা, যেই নীতিমালার আউটকাম নেই বললেই চলে, সেটাকে পাল্টে ফেলা ভালো। তো, জানবেন কিভাবে কোন নীতিমালা কাজ করছে ওই দেশে? আর কোনটা না? বিগ ডাটা অ্যানালাইসিস। পাঁচ দশ বছরের ডাটা ফেলেই দেখুন না – কি করে সেটা? মাথা ঘুরতে থাকবে সারাদিন।

৫১.

মজার কথা হচ্ছে দেশগুলোর সরকারী ডাটার ৯৭ শতাংশই ওপেন ডাটা। মানে, ব্যবহার করতে পারে সবাই। আর সেটা করা হয়েছে জনগনের সুবিধার কথা চিন্তা করেই। সরকারগুলো তাদের সব পাবলিক ডাটা নিয়ে তৈরি করছে আলাদা অ্যানালাইটিক্স। গুগল করুন “গভর্নমেন্ট ওপেন পাবলিক ডাটা”। প্রতিটা নীতিমালার আউটকাম দেখা যায় আগে থেকেই। বাস্তবায়ন করার আগেই। পুরোনো ডাটা থেকে। মডেলিং করে। দেশগুলো রক্ষা পায় টাকা নষ্ট হবার হাত থেকে।

৫২.

ধরুন, ‘ক’ দেশের সরকার চিন্তা করলেন টিফিন দেয়া হবে স্কুলে। বাচ্চাদের ছোটবেলার পুষ্টির কথা চিন্তা করে। স্কুলে উপস্থিতি বাড়াতে। সরকার সামান্য ইনভেস্টও করলেন ব্যাপারটাতে। এখন, ৫০ বছর পর দেখতে চাইলেন ওই সামান্য নীতিমালার প্রভাব কতটুকু পড়েছে দেশের পুরো জনগোষ্ঠী ওপর। এখন আমরা জানি ওই ‘টিফিন’ দেশগুলো কোথায় আছে সবকিছুতে।

৫৩.

বিগ ডাটা অ্যানালাইসিস কাজে লাগিয়ে সবচেয়ে স্মার্ট বাচ্চাগুলোকে ‘ট্র্যাক’ করতে পারি স্কুল থেকেই। পরীক্ষার সব ডাটা কিন্তু ওপেন। ওদেরকে ‘ট্রেইন’ করতে পারি ছোট থেকেই। লিডারশীপ রোলে। সন্তর্পনে। কে কোন বিষয়ে ভালো খারাপ করছে সেটাও থাকবে নজরদারিতে। যারা ওই ছোটবেলা থেকে তৈরি করতে পারবে ‘ভ্যালু’, সমাজের জন্য – তাদের পেছনে ইনভেস্ট করবে সরকার।

Read Full Post »

You’ve got to jump off cliffs all the time and build your wings on the way down.

Annie Dillard

৪৪.

সিডিসি’র ওয়ার্নিংটা পেয়ে ঘুরতে থাকলো মাথা। সবসময়ই ঘোরে সেটা, এবার একটু বেশি। দু হাজার তিন চার সাল হবে হয়তোবা। ফোর্ট গর্ডনের সিগন্যালস স্কুল পার করে দৌড়াচ্ছে মন দেশে আসার জন্য। তিন মাসের আর্শিয়াকে রেখে আটলান্টিক পাড়ি দেয়া যে কতো কষ্টের সেটা খুলে বলার প্রয়োজন দেখছি না এখানে। হটাত্‍ করেই যাওয়া।

‘এশিয়াতে যাচ্ছ কিন্তু। সারস ভাইরাসের জন্য এমুহুর্তে সিঙ্গাপুর বিপদজনক বটে। প্রটেকশন আছে তো ঠিকমতো?’ সিডিসি কর্মকর্তার উদ্বিগ্ন প্রশ্ন।

‘যাই তো আগে।’ বিড়বিড় করলাম।

বলাই হয়নি সিডিসি’র ব্যাপারটা। সেন্টার ফর ডিজিস কন্ট্রোল এন্ড প্রিভেনশন মার্কিনীদের স্বাস্থ্য সম্পর্কিত সব প্রাদুর্ভাব থেকে রক্ষা আর সেটাকে ‘কন্টেইন’ করার সব ব্যবস্থায় সিদ্ধহস্ত তারা। ভার্জিন আটলান্টিকের ফ্লাইটাও ফাঁকা – সারসের ভয়ে। গন্তব্য লন্ডন, তাতে কি? সারসের ভয় দেখাতে চাইলাম না বন্ধুদের। উঠলাম হোটেলে। সারস পাগল করে দিচ্ছিলো পুরো পৃথিবীকে। প্রতিষেধক তৈরী করা যায়নি তখনও। সিঙ্গাপুরে এসে দেখি ভয়াবহ অবস্থা। সবাই হাঁটছে দুরে দুরে। মাস্ক পড়ে আছে সবাই প্রায়। কোয়ারেন্টাইন করার সব প্রস্তুতি উপস্থিত।

৪৫.

ঘড়ির কাটা এগিয়ে নিয়ে এলাম দুহাজার নয়ে। ফ্লু বিপর্যয়ের সাল বললে ভুল হবে কি? প্রথমে বার্ড, এরপর সোয়াইন, সাথে যোগ দিলো হিউমান ফ্লু – কোথা থেকে যেনো উড়ে এলো ইউরেসিয়ান ফ্লু ভাইরাস। সব মিলে তৈরী হলো – দ্যা ডেডলিয়েস্ট ‘এইচ১এন১’ ইনফ্লুয়েন্জা ভাইরাস! এটার অস্তিত্ব সম্মন্ধে জানার আগেই মহামারীর মতো ছড়িয়ে পরলো এইচ১এন১| সিডিসি’র কাছে তখনো প্রতিষেধক না থাকায় এর ছড়িয়ে পড়ার গতিকে কিভাবে কমিয়ে ‘কন্টেইন’ করা যায় তা নিয়ে বসলো রেগুলেটরি বডিটা। সব ডাক্তারদের রোগটার গতিবিধি রিপোর্ট করার জন্য অনুরোধ করলো সিডিসি। ছড়িয়ে পড়ার আসল গতি থেকে সিডিসি’র কম্পাইলেশন পিছিয়ে থাকলো প্রায় দু সপ্তাহ। সাধারণত: মানুষ অসুস্থবোধ মানে কফ কাশি, মাথাব্যথা নিয়ে ডাক্তারের কাছে যায় না সহসাই। তিন চার দিন দেখে, এরপর অবস্থার অবনতি হলেই যায় ডাক্তারের কাছে। সব রোগীদের চরিত্র একই। বাঙালি আর মার্কিনী বলে ফারাক নেই। ডাক্তারকে দেখানোর পর সন্দেহজনক হলে রিপোর্ট করেন সিডিসিকে। সব জায়গার ইনপুট নিতে লাগে আরো দিন চারেক। সেটাকে ট্যাবুলেশন করে রিপোর্ট আকারে পাবলিশ করতে গিয়ে আসল ঘটনার উত্পত্তিস্থল থেকে টাইমল্যাগ হয় দুই সপ্তাহ। মহামারীর সময় দু সপ্তাহ ‘ল্যাগ’ মানে সাফ হয়ে যেতে পারে একেকটা অঙ্গরাজ্য। আর এই দুই সপ্তাহে ভাইরাস ঘুরে আসতে পারবে মঙ্গল থেকে। সরকারের চোখে ঠুলি পরে থাকা ছাড়া উপায় থাকলো না আর – এরকম সংকটময় সময়ে।

৪৬.

কল মি ক্রেইজি, অসুস্থবোধ করলেই তার সিম্পটম ধরে করি গুগল। চোখের এনজিওগ্রাম করলাম সেদিন। রিপোর্ট নিয়ে যেতে বলেছে ডাক্তার পাঁচদিন পর। পাঁচদিন ধরে রিপোর্ট নিয়ে বসে থাকার লোক নই আমি। রিপোর্টের কিওয়ার্ড নিয়ে করলাম গুগল ইমেজ সার্চ। আমার এনজিওগ্রামের ছবির সাথে মেলালাম তাবৎ পৃথিবীর বয়স্কদের কেসস্টাডি। মন খারাপ হয়ে গেলো। পাঁচদিন পর একই গল্পের ভাঙ্গা রেকর্ডিং শুনলাম ডাক্তারের কাছ থেকে। বরং তিনি সময় দিয়েছিলেন মিনিট চারেক। আর ইউটিউবে আধাঘন্টা। তারমানে এই নয় যে আপনি যাবেন না ডাক্তারের কাছে। ডাক্তার প্রথম। ভেতরের খবর জানতে হলে করবেন গুগল। আমার ধারণা, যা একান্তই ব্যক্তিগত – মানুষ তার একান্ত সমস্যা বৌকে বলার আগে বলে গুগলকে। গুগলতো আর মানুষ নয়, তাহলে আর লজ্জা কিসের। ওতো একটা প্রোগ্রাম। আরো একান্ত হলে ব্রাউজার নিজেই দিচ্ছে ইন্কগনিটোর মতো মোড। রোগের সিম্পটম থেকে শুরু করে ‘বস ঝাড়ল কেন আজ অফিসে’ সব উত্তর আছে গুগলে।

গুগলের এজেন্ট নাকি আপনি?

নাহ, বরং ওর মডেলিং শিখে বাংলাদেশে কিভাবে লাগানো যায় তাই দেখছি চেখে।

৪৭.

ফিরে আসি গল্পে। পৃথিবীর মানুষ এইচ১এন১ ভাইরাস সম্মন্ধে জানার কয়েক সপ্তাহ আগেই অসাধারণ একটা পেপার ছাপা হয় সাইন্টিফিক জার্নাল ‘নেচারে’| গুগলের কয়েকজন কম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ার মিলে লিখেছেন পেপারটা। মার্কিন হেলথকেয়ার ইন্ডাস্ট্রি আর সিডিসি’র চোখ কপালে। বলে কি গুগল? ফ্লুর বিস্তৃতির ব্যাপ্তি নাকি দেখতে পায় সে রিয়েলটাইম! কাহিনীর শুরুটা সোজা। মানুষ সর্দি কাশি বা অন্যান্য সিম্পটম সম্মন্ধে জানতে আর তার জন্য কি ঔষধ হতে পারে তা নিয়ে গুগল করে প্রথমেই। প্রতিদিনের চারশো কোটি সার্চ কোয়েরি থেকে এইচ১এন১ ফ্লুর জন্য প্রযোজ্য পাঁচ কোটি সচরাচর সার্চ টার্ম থেকে প্রাথমিক একটা মডেল দ্বারা করায় গুগল। তারপর সেটাকে মেলায় দুহাজার তিন থেকে আট সালের সিডিসি’র ফ্লু’র ডাটা থেকে। আগের পাঁচ বছরের ডাটা আর বর্তমান ডাটার পয়তাল্লিশ কোটি ম্যাথমেটিকাল মডেল প্রসেস করতে গিয়ে ফ্লু’র সাথে কোরিলেটেড পয়তাল্লিশটা ইউনিক সার্চ টার্ম কাজটাকে সহজ করে নিয়ে আসলো আরো। এরপর ফ্লু’র সম্পর্কিত সার্চ কোয়েরিগুলো কোথা থেকে আসছে তা বের করা সেকেন্ডের ব্যাপার। ফলে, সিডিসি থেকে আরো নির্ভুল আর রিয়েলটাইম পরিসংখান পাবলিশ করলো গুগল। এই প্রজ্ঞা নিয়ে সরকারী কর্মকর্তারা তৈরী হয়ে গেলো ‘এইচ১এন১ ফ্লু’ মহামারী আকার ধারণ করার সপ্তাহ দুই আগে। ভালয় ভালয় পার হয়ে গেলো দুহাজার নয়, এই জ্ঞান তাদের ভবিষ্যত যেকোনো মহামারী ঠেকানোর জন্য হয়ে রইলো একটা সোনার খনি! সত্যি!

৪৮.

বাংলাদেশের রয়েছে হাজারো সমস্যা। আবার সরকারীভাবে আমাদের কাছে রয়েছেও হাজারো তথ্য। তবে সেগুলো আছে একেক সাইলোতে। যোগসূত্র না থাকার ফলে ‘প্রজ্ঞা’ আসছে না জনকল্যানে। জর্জ ওরঅয়েলকে সন্দেহ করে লাভ নেই কোনো। দেশের সমস্যা চিন্হিত করাটাই আমাদের জন্য হাফ দ্য ব্যাটেল। গার্টনার, কেপিএমজি, প্রাইস-ওয়াটারহাউস-কুপার্সএর বাংলাদেশ সম্পর্কিত গালভরা রিপোর্ট দেখে উদ্বেলিত হলেও বাইরের কোম্পানিগুলো বাংলাদেশের খবর জানে আমাদের থেকে বেশি। দক্ষতা, জ্ঞান আর প্রজ্ঞা অর্জন করতে হবে আমাদেরকেই – নিজেদেরকে জানার জন্য। দেশকে এগিয়ে নিয়ে যেতে হবে সেই তিন অর্জন থেকে। এগিয়ে যাবার জন্য প্রযোজ্য জ্ঞান তো আর শিখিয়ে যাবে না অন্য কেউ। সেজন্য রয়েছে বিগ ডাটা আর অর্জন করতে হবে তাকে ট্রান্সলেট করার সক্ষমতা। বইয়ের পাশাপাশি এক্সেলশিট পড়তে যে মজা পাবো সেটা বুঝিনি আগে। ভবিষ্যত দেখতে চাইলে এর ভালো বিকল্প পাইনি এখনো। সাধারণ কোম্পানির সিইওর জন্য ড্যাশবোর্ড তৈরী করা হলে দেশ চালানোর ক্ষেত্রে নীতিনির্ধারণীতে থাকা মানুষগুলোর জন্য একই জিনিস থাকা উচিত নয় কি? বলুন আমাকে, বানিয়ে দেবো দেশের জন্য!

টাইম টু গিভ ব্যাক! কম দেয়নি তো দেশ আমাকে আপনাকে।

[নেচারের পেপারটা চেয়েছেন কয়েকজন। আপনার উনিভার্সিটি সেটা সাবস্ক্রাইব করলে পেয়ে যাবেন সেখানে। তবে সাপ্লিমেন্টারি ডকুমেন্ট হিসেবে সেই বিখ্যাত এক্সেল শিট + কোয়েরির সার্চ টার্মগুলো পাবেন এই লিঙ্কে। বিনামূল্যে। এক্সেল ভক্ত বলে আপনারও যে সেটা ভালো লাগবে সেটা বলছি না আমি। তবে ধারণা নিতে বাধা নেই কারো। ধন্যবাদ গুগলকে। তথ্য সবার মধ্যে ছড়িয়ে দেবার ধারণাটাই বড় করেছে কোম্পানিটাকে। ছড়িয়ে দিন জ্ঞান সবার মধ্যে, প্রজ্ঞা বের করে নেবার দায়িত্ব নীতিনির্ধারণীদের।]

Read Full Post »

‘Who controls the past,’ ran the Party slogan, ‘controls the future: who controls the present controls the past.

– George Orwell, Nineteen Eighty-Four, 1948

Because sometimes things happen to people, and they’re not equipped to deal with them.

– Suzanne Collins, The Hunger Games trilogy

২৭.

বই লিখছি দুটো একসাথে। এর মধ্যে কিভাবে যেনো ঢুকে গেলো বিগ ডাটার গল্প। হাত ঘুরছে বিলিয়ন ডাটা আমাদের – প্রতিনিয়ত, করছি কি কিছু আমরা? এই বিলিয়ন ডাটার তথ্যভান্ডারের ব্যবহারের উপর নির্ভর করছে বাংলাদেশের ভবিষ্যত। যতো তাড়াতাড়ি একে আত্মস্থ করতে পারবো ততো উপরে উঠবো আমরা। আমার হাতের এক্সেল সীট যদি দুতিন বছর পরের প্রজেকশন দিতে পারে তাহলে দেশ চাইলে পারবে না কেন তিরিশ থেকে পঞ্চাশ বছর পরের ভবিষ্যতদ্বানী করতে – এই বিগ ডাটার সাহায্যে। দক্ষতার বিকল্প নেই আজকে। মনটা ভালো যাচ্ছিলো না গত কয়েকদিন ধরে। এর মাঝে ঢুকে গেলো ‘স্কাইলার গ্রে’| মানে তার ডেমো টেপ। গানটার নাম ‘লাভ দ্য ওয়ে ইউ লাই’| রিপিট মোড: ফরএভার! ঘরে নিগৃহীত হবার কষ্টকর গান এটা। আমাদের দেশে এর হার বেশি বটে।

২৮.

ফিরছি বই লেখায়। সাহায্য নেবার কথা ভাবছিলাম বিগ ডাটার। অন্যভাবে নেবেন না অনুগ্রহ করে। বই পড়ছেন আপনি, মনের ভেতরে ঢুকতে পারলে বইটাকে আপনার পছন্দমতো লিখতে পারতাম আমি। আমি জর্জ অরঅয়েলের ‘নাইনটিন এইটিফোরে’র টেলিস্ক্রীনের কথা বলছি না এখানে। ‘বিগ ব্রাদার’এর নজরদারী না চাইলেও সোশ্যাল মিডিয়ার মাধ্যমে আপনার মনের অবস্থা জানতে পারছি – প্রতিমুহুর্তে। কোন বইটা পড়ছেন সে ব্যাপারে স্টেটাসও পাওয়া যাচ্ছে সেখানে। ধরে নিচ্ছি আমার বইয়ের প্রোটাগনিস্টএর নাম দীপ্তি। তার প্রথম সম্পর্ক ভেঙ্গে যাওয়ার পর স্বাভাবিক জীবনে ফিরতে সাহায্য করতে পারেন আপনারাই। দ্বিতীয় সম্পর্ক নিয়ে অতি সাবধানী হতে যেয়ে শান্তুনু ভুল বুঝলো দীপ্তিকে। সরে গেলো সে। আপনিও অসহিষ্ণু হয়ে পড়লেন দীপ্তির ভুলের মাত্রা নিয়ে। দীপ্তির কষ্ট নিতে পারছেন না আর। মনে মনে চাইলেন তৃতীয় সম্পর্কটা নিয়ে অন্ততঃ ঠিক সিদ্ধান্তে পৌছাবে দীপ্তি। সেটা কি পারবে দীপ্তি?

২৯.

কোটি লোকের মতো আমিও ঝাঁপ দিয়েছি ই-বুক রিডারে। বিলিয়ন বিলিয়ন বই ডাউনলোড হয়ে গেছে এর মধ্যেই। কি বই পড়ছি আমি, কার বই পড়ছি সেটা জানে আমাজন, কোবো আর বার্নস এন্ড নোবল। আমার উইশলিস্ট ঘেঁটে বের করেছে কি পছন্দ করছি এমুহুর্তে। কোন বইটা পড়তে গিয়ে আরেকটা বই ধরেছি আমি। জর্জ অরঅয়েলের বইটা পড়তে গিয়ে কতোবার ব্রেক নিয়েছি বা কোন বইটা এক নিশ্বাসে পড়ে ফেলেছি সব জানে আমাজন। কোন বইয়ের ‘মুখবন্ধ’ না পড়েই পরের অধ্যায়ে গিয়েছি আর কোন বই কতো সিটিংয়ে পড়েছি সেটা আর বাদ থাকবে কেন? কোন পাতাটা মানুষকে সেই বইটা ছুড়ে ফেলে দিতে বাধ্য করেছে সেটা জানতে আপত্তি থাকার কথা নয়। বই পড়তে গিয়ে দাগাদাগি করি বলি বন্ধুরা ধার দেবার আগে সতর্ক করলেও কিন্ডলে সেটা করা যায় ইচ্ছামতো। হাঙ্গার গেমসের দ্বিতীয় বই ‘ক্যাচিং ফায়ারে’ আমার পছন্দের লাইন হাইলাইট করতে গিয়ে দেখি মারাত্মক অবস্থা। আমার আগে বিশ হাজার লোক দাগিয়েছে ওই লাইনটা। টের পেলাম পৃথিবীর সবচেয়ে বেশি দাগাদাগি করা প্রথম দশটা লাইনের ভেতরে আটটাই হচ্ছে কষ্টের! কোন বইটা পড়ছি বার বার আর কোনটাতে দশ পাতাও এগোইনি সেটা জানে আমার ইলেকট্রনিক পাবলিশিং কোম্পানি।

৩০.

ধারণা করছি দীপ্তির গল্পের এন্ডিং হতে পারে চারটা। এটা নতুন কিছু নয়। ‘দ্য বাটারফ্লাই ইফেক্ট’ মুভিটাতে দ্বিতীয় এন্ডিংটাই বরং কাঁদিয়েছে মানুষকে বেশি। ইভান, গল্পের নায়ক যাই করে তার ফলাফল তার কাছের মানুষকে ভোগ করতে হয়। আসল এন্ডিংয়ে ইভান ইচ্ছা করেই বান্ধবী কেইলীকে তার ওপর খেপিয়ে তোলে যাতে সে নিজে থেকে দুরে সরে যায় তার কাছ থেকে। ইভানের এই বিসর্জন বাঁচিয়ে দেয় কেইলীকে তার অসুস্থ মানসিকতার ভাই আর বাবার নিষ্ঠুরতা থেকে। অন্য এন্ডিং আরো ভয়ঙ্কর। ইভান তার জন্মের সময়ই মায়ের আম্বিলিক্যাল কর্ডে ফাঁস লাগিয়ে আত্মহত্যা করে। পরবর্তিতে তার মা আর বাবার চমত্কার মেয়ে হয় আরেকটা। সেখানে তারা একটা ভালো জীবন পায় ফিরে। নাম ‘কলোকুই’, নতুন ডিজিটাল পাবলিশিং হাউস – যার বইয়ের সিরিজগুলো পাল্টে যায় পাঠকদের মনস্তাত্ত্বিক আচরণের উপরে। লেখিকা টনা ফেন্সকের ‘গেটিং ডাম্পড’ সিরিজ উপন্যাসটার গল্প পাঠকদের মর্জির উপরে নির্ভর করে এগিয়ে চলে। গল্পের নায়িকা তার তিন ছেলে বন্ধুর কার সাথে অন্তরঙ্গ মুহূর্ত কাটাবে তার ধারনাটা পাঠকদের কাছ থেকে পেয়ে সে এগোয়। পাঠকও খুশি, লেখিকাও। তিন নায়কের মধ্যে কে ‘জেজে’কে পাবে আর কাকে জেলে পাঠাতে হবে সেটা লেখিকা লিখে ফেলেছেন প্রায়। পরে দেখা গেলো জেজে’র বয়ফ্রেন্ড ডানিয়েলকে পছন্দ করছে তিরিশ শতাংশের বেশি পাঠক। ডানিয়েলকে বাদ দেয়া সম্ভব হলো না পরের বইয়ে। ‘গ্রেট এস্কেপস’ সিরিজের বইগুলোতে পাঠকদের পছন্দের [বিগ ডাটার কাজ] কারণে নায়ককে শুধুমাত্র লম্বাই করা হয়নি তার চুলের রঙ আমাদের মতো কালো, সবুজাভ চোখ আর আরো অনেক পরিবর্তন আনা হয়েছে। ধন্যবাদ, বিগ ডাটা!

৩১.

হ্যারি পটার খ্যাত জেকে রোলিং হ্যারিকে বাদ দিয়ে ‘ক্যাজুয়াল ভ্যাকেন্সী’ বইটা লিখেছিলেন নিজেকে চেখে দেখার জন্য। পরের চেষ্টাটা আরো ভয়ঙ্কর! রবার্ট গ্যালব্রেইদ ছদ্দনামে একটা ক্রাইম নভেল লিখেছিলেন রোলিং – নাম “কুকু’স কলিং”| যা হবার তাই হলো। বেশ কয়েকটা রিজেকশন লেটার, পরে এক পাবলিশিং হাউস চেষ্টা করে দেখতে চাইলো। বিক্রিও হলো  কোন রকমে পনেরশো কপি। এক রিপোর্টারের সন্দেহ হলো। লেখার প্যাটার্ন আর লেখকের শব্দ বাছাই করার ধারণা থেকে যোগাযোগ করা হলো এধরনের একটা সফটওয়ারের লেখকের সাথে যিনি একাধারে ইউনিভার্সিটিরও প্রফেসর। সিগনেচার, নামেই যার পরিচয় – সফটওয়্যারটা একটা বাক্যের তার শব্দের ব্যবহার, বাক্যগুলো কতো বড় ছোট, প্যারাগ্রাফগুলো কি ধরনের, যতিচিহ্ন মানে দাড়ি, কমা, সেমিকোলন কিভাবে ব্যবহার করা হয়েছে তা বের করতে ওস্তাদ। আর তার সাথে একেকটা লেখকের প্যাটার্নের ধারণা পাওয়া যায় এ ধরনের শব্দব্যাঙ্কের সাহায্য নিয়ে শুরু হলো তার প্যাটার্ন এনালাইসিস। বিগ ডাটা দিয়ে পাওয়া গেলো আসল লেখিকার নাম। পত্রিকায় খবরটা বের হলো সেদিনই। জেকে রোলিংও সেটা মেনে নিলেন তার ওয়েবসাইটে। সেদিনই চলে গেলো বেস্টসেলার লিস্টে। ওয়ালস্ট্রিট জার্নালের হিসেব মতে ‘মকিংজে’, হাঙ্গার গেমসের তৃতীয় বইটা মানুষ পড়েছে সাত ঘন্টায়। মানে, সাতান্ন পাতা প্রতি ঘন্টায়। আর এই বইটা পড়ার আগে প্রায় সবাই প্রথম বইটা ডাউনলোড করে পড়েছে। এর চেয়ে আরো অন্তরঙ্গ মানে ভেতরের ডাটা নিয়ে কাজ করছে পাবলিশিং হাউসগুলো। চমকে দেবার মতো লেখা নিয়ে আসব শিগগিরই!

অনুরোধ করবো কি একটা?

পড়বেন নাকি ‘নাইনটিন এইটিফোর’ বইটা?

Read Full Post »

%d bloggers like this: