खाली डेटा, भरा हुआ दावा: भारतीय एथलेटिक्स रिपोर्टिंग में सबसे बड़ा संकट 'गलत नंबर' नहीं, 'गायब नंबर' है

मेरे पास हाल ही में एक एथलेटिक्स डेटा-ऑडिट का ड्राफ्ट आया। नौ सेक्शन। हर सेक्शन में टेबल। हर टेबल में एक ही एंट्री: N/A. न खिलाड़ी का नाम, न इवेंट, न मार्क, न वेन्यू। सिर्फ एक फ़ील्ड भरी थी — "Domain Label: athletics"। मैंने फ़ाइल दो बार खोली, दोनों बार स्क्रीन पर वही दिखा। 11 साल से मैं एथलेटिक्स के नंबरों को प्राइमरी सोर्स से दोबारा जोड़ता आया हूँ, लेकिन यह पहली बार था जब मेरे सामने एक ऐसा ‘विश्लेषण’ था जिसमें विश्लेषण करने के लिए कुछ था ही नहीं — और फिर भी वह पूरे फ्रेमवर्क के साथ मेज़ पर रखा था।

यह लेख उसी फ़ाइल के बारे में नहीं है। यह उस सिस्टम के बारे में है जो ऐसी फ़ाइल बनाता है, और उस सिस्टम के बारे में जिसमें ऐसी फ़ाइल किसी का ध्यान नहीं खींचती।

पहले यह साफ़ कर लें: यह लेख किसी एथलीट के बारे में नहीं है

जो ड्राफ्ट मेरे पास आया, उसमें न शीर्षक था, न सोर्स, न एथलीट। Stage-1 डीकंस्ट्रक्शन का आउटपुट खाली था — न Core Viewpoints, न Information Points, न Entities। सिर्फ़ ‘athletics’ का लेबल। जब दोनों किनारों से कोई डेटा नहीं आता, तो एक पेशेवर ऑडिटर के तौर पर मेरा पहला काम यह तय करना होता है कि क्या ऑडिट फेल हुआ है या सोर्स।

यहाँ जवाब साफ़ था: जो फ़ाइल खाली आई, वह ‘खाली खबर’ नहीं थी — वह टूटी हुई पाइपलाइन थी। किसी भी प्रकाशित एथलेटिक्स रिपोर्ट में कम से कम एक चीज़ तो होती ही है: एथलीट का नाम, इवेंट, मार्क, या वेन्यू। चारों का एक साथ गायब होना सांख्यिकीय रूप से असंभव है, सिवाय इसके कि एक्सट्रैक्शन लेयर ही काम नहीं कर रही हो।

लेकिन यहाँ एक दूसरा सवाल उठता है, और वह ज़्यादा असहज है: अगर एक खाली फ़ाइल पूरे नौ-सेक्शन फ्रेमवर्क के साथ पास हो सकती है, तो भारतीय एथलेटिक्स में कितनी ‘रिपोर्टें’ इसी तरह पास हो रही हैं — जिनमें डेटा दिखता है, पर वह किसी सोर्स से जुड़ा नहीं होता?

गायब नंबर, सबसे खतरनाक नंबर क्यों है

एक गलत नंबर को पकड़ा जा सकता है। उसका सोर्स माँगा जा सकता है, उसे सुधारा जा सकता है। 2026 फेडरेशन कप की पुरुष 400 मीटर फाइनल की टाइमिंग में जो 0.3 से 0.5 सेकंड की गड़बड़ी मैंने निकाली थी, वह इसीलिए निकली कि नंबर मौजूद थे — मैन्युअल टाइमिंग और फोटो-फिनिश के बीच का फर्क दिख रहा था। लेकिन जब नंबर ही न हो, तब तुलना किससे करें?

भारतीय एथलेटिक्स के रिकॉर्ड बुक में जो सबसे पुरानी बीमारी है, वह गलत नंबरों की नहीं, बिना सोर्स वाले नंबरों की है — ऐसे आँकड़े जो एक-दूसरे से कॉपी होते हुए चले आ रहे हैं, जिनका कोई ओरिजिनल रिकॉर्ड नहीं है, जिन्हें किसी ने दोबारा चेक नहीं किया। 2026 लॉस एंजिल्स के 0.01 सेकंड से लेकर रिले युग के स्टार-मार्क्स तक, हर जगह वही पैटर्न है: एक बार कोई गलत नंबर वायर कॉपी में दाखिल हुआ, और फिर किसी ने उसे चुनौती नहीं दी।

यही वजह है कि मेरी हर रिपोर्ट एक सवाल से शुरू होती है — इस आँकड़े का प्राइमरी सोर्स क्या है? और अगर जवाब ‘पता नहीं’ है, तो उस आँकड़े को रिपोर्ट से बाहर कर दिया जाता है। मैं इसे एक नियम की तरह लागू करता हूँ, तीन-सोर्स वेरिफिकेशन कहता हूँ — प्राइमरी सेंसर, ऑफिशियल लॉग, मैन्युअल बैकअप। पेरिस 2026 की पुरुष जैवलिन फाइनल में मैंने यह नियम इसीलिए बनाया, क्योंकि लाइव फीड ने नीरज चोपड़ा का 89.45 मीटर का थ्रो दो बार डुप्लीकेट कर दिया था, और ग्राफिक में गलती आ गई थी। अगर उस वक़्त मैं ओमेगा टाइमिंग और AFI के मैन्युअल लॉग से क्रॉस-चेक न करता, तो वह गलती ऑन एयर चली जाती।

तो ऑडिट का सवाल यह नहीं है कि नंबर सही है या गलत। असली सवाल यह है कि नंबर है कहाँ से, और अगर वह नहीं है, तो हम उसकी जगह क्या भर रहे हैं।

खाली जगह को भरने का धंधा

मेरे 2026 के हायटस के दौरान, जब स्टेडियम खाली थे, मैंने AFI के पाँच साल के नतीजे स्क्रैप किए थे। 1,200 एथलीट्स का Khelo India डेटाबेस स्टैंडर्डाइज़ करते हुए मुझे एक चीज़ साफ़ दिखी — भारतीय एथलेटिक्स में डेटा का सबसे बड़ा सोर्स कोई ऑफिशियल सिस्टम नहीं, बल्कि जजमेंट और अनुमान हैं। कोच का अनुमान, रिपोर्टर का अनुमान, फेडरेशन का अनुमान।

जब कोई डेटा पॉइंट गायब होता है, तो उसकी जगह तीन चीज़ें भरती हैं, और तीनों ही खतरनाक हैं:

पहली, अनुमान जो आँकड़े की तरह पेश होता है। किसी रेस में अगर स्प्लिट टाइम नहीं है, तो ‘लगभग 11.2 सेकंड’ लिख दिया जाता है — और अगली बार यही ‘11.2’ किसी रिपोर्ट में पक्का आँकड़ा बन जाता है। भारतीय एथलेटिक्स के रिकॉर्ड बुक में कितने ऐसे नंबर हैं जो कभी ‘लगभग’ थे और आज ‘सटीक’ बन चुके हैं, इसका कोई ऑडिट ही नहीं हुआ।

दूसरी, चयन का अनुमान। जब क्वालिफिकेशन स्टैंडर्ड या वर्ल्ड रैंकिंग पॉइंट्स का डेटा पूरा नहीं होता, तो ‘देश का सबसे तेज़’ जैसे वाक्य आ जाते हैं — बिना यह बताए कि सबसे तेज़ किस सीज़न में, किस विंड रीडिंग में, किस सर्किट पर। भारत में तो कई इवेंट्स ऐसे हैं जिनकी सीज़न रैंकिंग ही ठीक से पब्लिश नहीं होती।

तीसरी, चौगुनी कवरेज का भ्रम। यह मेरा सबसे पसंदीदा ऑडिट पॉइंट है। ओलंपिक साल में एथलेटिक्स बायलाइन्स की संख्या गैर-ओलंपिक साल से कई गुना बढ़ जाती है। लेकिन उस कवरेज का बड़ा हिस्सा खाली डेटा पर खड़ा होता है — बायोडेटा, फॉर्म, स्प्लिट्स, विंड रीडिंग, कुछ भी वेरिफाइड नहीं। कवरेज बढ़ती है, सूचना नहीं। और यही सबसे बड़ा खतरा है: जब आप खाली जगह को ‘भरा हुआ’ दिखा देते हैं, तो जवाबदेही भी उसी जगह गायब हो जाती है।

नौ सेक्शन, एक ही सच: हम नहीं जानते

अब उस ड्राफ्ट पर लौटते हैं जिससे यह लेख शुरू हुआ। उसमें हर सेक्शन में N/A लिखा था। और यह N/A दो तरह से पढ़ा जा सकता है:

• यह कि एथलीट में कोई जोखिम नहीं है।
• यह कि हमें जोखिम का पता ही नहीं है।

यही वह जगह है जहाँ भारतीय एथलेटिक्स रिपोर्टिंग की सबसे बड़ी चूक है। हम ‘नहीं जानते’ को ‘सुरक्षित है’ में बदल देते हैं। एक टेबल में N/A लिखा हो, तो पाठक उसे ‘कोई दिक्कत नहीं’ पढ़ता है — जबकि सच यह है कि वहाँ कभी जाँच ही नहीं हुई।

और यह सिर्फ़ उस एक ड्राफ्ट की बात नहीं है। मेरे पास ऐसे दर्जनों केस आते हैं जहाँ:

• किसी जूनियर एथलीट का करियर-ग्राफ इसलिए नहीं बनता क्योंकि उसका PB प्रोग्रेशन कहीं दर्ज ही नहीं है।
• किसी इवेंट की सीज़न रैंकिंग इसलिए नहीं बनती क्योंकि वर्ल्ड रैंकिंग पॉइंट्स का डेटा किसी एक सोर्स में ही है और वह भी अपडेट नहीं।
• किसी खिलाड़ी की चोट का इतिहास इसलिए नहीं मिलता क्योंकि फेडरेशन उसे सार्वजनिक नहीं करता।

इन तीनों का नतीजा एक ही है: अनुमान लगाया जाता है, और फिर अनुमान को नंबर मान लिया जाता है।

जहाँ ऑडिट हार जाता है: वह गायब डेटा जो किसी को दिखता ही नहीं

मैं मानता हूँ कि मेरा पेशा हर चीज़ का सोर्स माँगता है — और यही मेरी सबसे बड़ी सीमा भी है। क्योंकि जो डेटा सिस्टम से पहले कभी दर्ज ही नहीं हुआ, उसका कोई सोर्स नहीं होता। भारतीय एथलेटिक्स में हर साल हज़ारों ऐसे मार्क्स हैं जो किसी रजिस्टर में दर्ज ही नहीं होते — ज़िला स्तर के मीट, स्कूल मीट, राज्य स्तर के ट्रायल्स। एक दिन वह एथलीट नेशनल्स में आता है, और अचानक उसका ‘PB प्रोग्रेशन’ दिखता है — जो असल में सिर्फ़ उस वर्ष का हिसाब है, पूरी कहानी नहीं।

यही वजह है कि मैं हर रिपोर्ट में अपनी आँखों की सीमा लिखता हूँ। भारतीय एथलेटिक्स का डेटा पूरा नहीं है, और जो पूरा नहीं है, उसे सटीक बताना सबसे बड़ा झूठ है। एक ऑडिटर के तौर पर मेरा काम सिर्फ़ नंबर सुधारना नहीं, बल्कि यह बताना भी है कि किस जगह रिकॉर्ड खो चुका है और उसे अब कोई नहीं खोज सकता।

निष्कर्ष नहीं, अगला सिग्नल

जब एक फ़ाइल में नौ सेक्शन हों और हर सेक्शन N/A हो, तो सही प्रोसेस यह है कि उसे पब्लिश ही न किया जाए — न कि उसे पूरी शक्ल देकर आगे भेज दिया जाए। लेकिन इससे ज़्यादा ज़रूरी सवाल यह है: अगली बार जब कोई एथलेटिक्स रिपोर्ट आपके सामने आए, तो आप पहले क्या चेक करेंगे? यह कि नंबर सही है, या यह कि नंबर कहाँ से आया है?

क्योंकि भारतीय एथलेटिक्स में अगला बड़ा संकट गलत मार्क नहीं होगा। वह यह होगा कि एक पूरी पीढ़ी के मार्क ठीक से दर्ज ही नहीं हुए, और हमने उनके आधार पर कहानियाँ बना दीं।

ऑडिट का काम यही है — भरोसा दिलाना नहीं, सवाल खड़ा करना। अगली रिपोर्ट शायद यही साबित करे।