অকশনের অদৃশ্য কলাম: টি-টোয়েন্টি ট্রান্সফার বাজারে ডেটার ভুল দাম

আমি ভিড়ের শব্দ শোনার অনেক আগেই খেলা পড়তে শিখেছি কলামের সংখ্যায়।

২০২৩ সালের ১৯ ডিসেম্বর, দুবাইয়ের নিলাম স্টুডিও থেকে ঘোষণা এল: মিচেল স্টার্ক, ₹২৪.৭৫ কোটি। কয়েক মিনিট পর প্যাট কামিন্স, ₹২০.৫ কোটি। দুই পেসার, একই রাতে, প্রায় ৪৫ কোটি টাকার প্রতিশ্রুতি। আমার ল্যাপটপে তখন খোলা ছিল গত তিন মৌসুমের ডেথ-ওভার ডেটাসেট—ওভার ১৭ থেকে ২০, প্রতি ওভারের গড় রান, উইকেট, আর ডট-বলের শতাংশ। কলামগুলো একটা অস্বস্তিকর সত্য ফিসফিস করছিল, যেটা নিলামের গ্যালারি কখনো উচ্চারণ করে না: বাজারের দাম আর ডেথ-ওভার ভ্যালু একই স্কেলে মাপা হয় না।

হুকটা এখানেই। আমি ভিড় দেখতে পাই না, দেখি একটা ফাঁকা স্টেডিয়াম আর ভরা ব্যালট বাক্স—ফ্র্যাঞ্চাইজির পার্স। প্রশ্নটা সরল: আমরা কি কিনছি প্লেয়ার, নাকি কিনছি একটা গল্প? আর সেই গল্পটা কোন কলামে লেখা?

প্রসঙ্গ: ট্রান্সফার মার্কেট মানে কী

ফুটবলের ট্রান্সফার উইন্ডো আর ক্রিকেটের ফ্র্যাঞ্চাইজি নিলাম—দুটোই একই অপরিবর্তনীয় সত্যের মুখোমুখি: সরবরাহ সীমিত, সময় কম, আর চাহিদা আবেগের ওপর দাঁড়ানো। আইপিএলের নিলামে একটা প্লেয়ারের দাম নির্ধারিত হয় না তার বিগত স্ট্রাইক রেট দিয়ে। নির্ধারিত হয় চারটা জিনিস দিয়ে—দুর্লভতা (স্কার্সিটি), রোল-ফিট, ওভারসিজ কোটা, আর রিটেনশনের আগে দলের যে স্ট্রাকচারাল ফাঁক তা ভরাট করার তাড়া।

এটাই প্রথম বিভ্রান্তি। একজন ডেথ-বোলার সবচেয়ে দুষ্প্রাপ্য সম্পদ—কারণ গোটা দুনিয়ায় যারা ওভার ১৭ থেকে ২০ নিয়মিত বোলিং করে আর ইকোনমি ৯-এর নিচে রাখে, তাদের সংখ্যা হাতে গোনা। ফলে দল তার দাম দেয় ভয়ের ওপর, পারফরম্যান্সের ওপর নয়। ট্রান্সফার কখনো গল্প নয়; ট্রান্সফার হলো পায়ে হাঁটা খতিয়ান। প্রতিটা চুক্তির পিছনে একটা বিল থাকে, আর সেই বিলের লাইন আইটেমগুলো আমরা সাধারণত পড়ি না।

টি-টোয়েন্টি ক্রিকেটের বেস রেটটা মনে রাখা জরুরি। পাওয়ারপ্লেতে গড় স্কোরিং রেট সাধারণত ৭.৫ থেকে ৮.৫ রান প্রতি ওভার; মাঝের ওভারে সেটা নেমে আসে ৭-এর নিচে; আর ডেথ ওভারে লাফিয়ে ওঠে ১০ থেকে ১১-এর ঘরে। অর্থাৎ খেলার প্রকৃত মূল্য ছড়িয়ে আছে তিনটা আলাদা ফেজে, আর প্রতিটা ফেজে প্লেয়ারের দক্ষতা সম্পূর্ণ ভিন্ন কলামে লেখা। নিলাম কিন্তু একটা সংখ্যায় সব মিলিয়ে ফেলে। সেখানেই ভুল দামের জন্ম।

মূল বিশ্লেষণ: ফেজ স্প্লিটই আসল হিসাব

ধরা যাক, একটা মিডল-ওভার স্পেশালিস্ট ব্যাটার—শর্ট বল খেলতে দুর্বল, কিন্তু স্পিনের বিরুদ্ধে স্ট্রাইক রেট ১৪০-এর বেশি। সে পাওয়ারপ্লেতে সুবিধা পায় না, ডেথ ওভারেও পাঠানো হয় না, কিন্তু ওভার ৭ থেকে ১৫-এ সে খেলার গতি নিয়ন্ত্রণ করে। তার হেডলাইন স্ট্রাইক রেট হয়তো ১২৮, যা নিলামের বোর্ডে সাধারণ দেখায়। কিন্তু যদি তাকে ফেজ-স্প্লিট করি, তার মিডল-ওভার স্ট্রাইক রেট ১৪৫ আর পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট ৯৫। দুই সংখ্যা মিলে হেডলাইনটা নিচে টেনে দেয়। বাজারের এই ব্যাটারকে কম দামে পায়, অথচ ওভার ৭ থেকে ১৫-এ তার ইনিংস-ভ্যালু দলের জন্য চূড়ান্ত।

আমি দশ বছর ধরে খেলা দেখছি এবং এই প্যাটার্নটা বারবার ফিরে আসে: যে কলামটা একজন প্লেয়ারের আসল মূল্য লুকিয়ে রাখে, সেটা তার সামগ্রিক গড়, আর যে কলামটা তা প্রকাশ করে, সেটা তার ফেজ-বাই-ফেজ ব্রেকডাউন। ২০১৮ সালে যখন প্রথম আমার মডেল কলাম দিয়ে খেলা পড়া শুরু করি, তখন থেকেই এই এক নীতি মেনে আসছি—শটের জায়গা আর ওভারের প্রেক্ষাপট, দুটো ছাড়া কোনো সংখ্যার অর্থ নেই।

একটা বাস্তব উদাহরণ নিই। ২০২৪ সালের আইপিএলে শ্রীলঙ্কার একজন পেসার (মাথিশা পাথিরানা) নিলামে ₹২ কোটি টাকায় বিক্রি হয়েছিলেন। মরসুমের মাঝপথে তার ডেথ-ওভার ইকোনমি ছিল গোটা লিগে সেরাদের মধ্যে। যেখানে ₹২০ কোটি টাকা খরচ করা পেসাররা ৯.৫-১০ রান প্রতি ওভার দিচ্ছিলেন, সেখানে অর্ধেকেরও কম দামে কেনা প্লেয়ার ৮-এর ঘরে থাকছিলেন। মজার ব্যাপার—নিলামের রাতে এই পেসারের ডেটাসেটে যেটা কম ছিল, সেটা ছিল নজর কাড়ার মতো 'গল্প', সেলিব্রিটির ওজন আর বিগ-স্টেজের স্মৃতি। বাজার সেই স্মৃতির জন্য টাকা দেয়, পরিসংখ্যানের জন্য নয়।

এখানেই আমার প্রথম সিগনেচার-লাইনটা ফিরে আসে—আমি খেলা পড়তে শিখেছি কলামের সংখ্যায়, ভিড়ের আগে। স্টেডিয়ামের শব্দ স্মৃতি তৈরি করে; কলাম সিদ্ধান্ত তৈরি করে। নিলাম হলে একটা সিদ্ধান্তের বাজার।

মডেল কখন ধোঁকা দেয়: ছোট নমুনার ফাঁদ

টি-টোয়েন্টির সবচেয়ে বড় পরিসংখ্যানিক সমস্যা হলো নমুনার আকার। একটা মরসুমে একজন ব্যাটারের হয়তো ৩০০ বলেরও কম সামনে পড়ে। ডেথ ওভারে একজন বোলারের হয়তো ৪০-৬০টা বল। এই আকারে ভাগ্যটা ভ্যাকুয়ামে কাজ করে—একটা হ্যাটট্রিক হেডলাইনকে ২০% বদলে দিতে পারে। অথচ নিলামের দাম সেই হেডলাইনের ওপরেই বসে।

আমি সবসময় বলি, একটা মডেল হলো মঠের মতো: শান্ত, সুশৃঙ্খল, আর সারাক্ষণ নিজের বিশ্বাস পরীক্ষা করে। এই কারণেই আমি আগামী মৌসুমের পারফরম্যান্স.predict করার সময় একটা রেঞ্জ দিই, একটা বিন্দু দিই না। যদি বলি, এই পেসার পরের বছর ডেথ ওভারে ৮.৫ থেকে ৯.৭ ইকোনমির মধ্যে থাকবেন, সেটা সৎ দাবি। যদি বলি 'সে নিশ্চিতভাবে ৮-এর নিচে থাকবে', সেটা ওভারফিট করা মডেলের গর্ব। আর এই সততার অভাবে আমরা ভুল প্লেয়ারে কোটি কোটি টাকা ঢালি।

বৈশ্বিক বেঞ্চমার্ক হিসাবে একটা মাপ রাখা দরকার। আন্তর্জাতিক টি-টোয়েন্টিতে ডেথ-ওভারে গড় ইকোনমি গোটা ফিল্ডের জন্য প্রায় ৯.৫ থেকে ১০.৫। তার মানে একজন বোলার যিনি ৯-এর নিচে রাখছেন, তিনি বাজারের গড়ের চেয়ে ১-১.৫ রান প্রতি ওভার ভালো। একটা টুর্নামেন্টে যদি ৪০টা ডেথ ওভার বোলিং করেন, সেটা প্রায় ৪০-৫০ রানের সঞ্চয়। সেটাই আসল ভ্যালু—হেডলাইন উইকেট সংখ্যা নয়।

নিলাম বনাম ভ্যালু: খতিয়ানের তিনটা লাইন

ফ্র্যাঞ্চাইজির সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় আমার মনে তিনটা কলাম থাকে, যা প্রচলিত স্কোরকার্ডে থাকে না:

প্রথমত, ফেজ-ভিত্তিক প্রভাব। একটা ব্যাটারের ইমপ্যাক্ট বোঝা যায় তার ইনিংসের 'লিভারেজ' দিয়ে—মানে, দল যখন চাপে, তখন তার স্ট্রাইক রেট। এই লিভারেজ-ভ্যালু নিলামের বোর্ডে দেখা যায় না। আমি দেখেছি, যেসব ব্যাটার দল হেরে যাওয়ার মুখে দাঁড়িয়ে স্ট্রাইক রেট ধরে রাখে, তারা ওভারফ্লো-পরিস্থিতিতে সবচেয়ে দামি, কিন্তু 'ফাইনালে সেঞ্চুরি' ছাড়া বাজারে তারা সস্তা থেকে যায়।

দ্বিতীয়ত, বোলিং লোড। একজন ডেথ-বোলারের মূল্য শুধু তার ইকোনমি নয়, তার কতগুলো ডেথ ওভার বোলিং করার সক্ষমতা। টানা চাপে বোলিং করলে চোটের ঝুঁকি বাড়ে। এখানেই লোড ম্যানেজমেন্টের হিসাব। যেসব দল শুধু 'নাম' কিনে ওভার ১৭-২০-এ তাকে ফেলতে চায়, তারা পরে দেখে তার হ্যামস্ট্রিং আর কাঁধ ভেঙে গেছে। চোট থেকে ফেরা একজন বোলারের কাছ থেকে 'নিজেকে প্রমাণ' করতে চাওয়াটা নিষ্ঠুর; সেটা বাড়তি মানসিক চাপ তৈরি করে, যা পুনরায় চোটের ঝুঁকি বাড়ায়। আমি সবসময় ক্লাবকে বলি, ফেরা প্লেয়ারের প্রথম দু-তিন ম্যাচে তার লোড কমাও, প্রত্যাশা নয়।

তৃতীয়ত, রোল-ফিট বনাম রোল-ওভারল্যাপ। একজন ওপেনার যদি ইতিমধ্যে দলে থাকে, তবে আরেকজন ওপেনার কেনা মানে ফাঁকা জায়গা নয়, বরং সম্পদের অপচয়। নিলামের আবেগ এই যুক্তিটা মুছে দেয়। সঠিক হিসাব হলো: 'আমাদের কোন ফেজে, কোন ম্যাচ-আপে সবচেয়ে বড় ছিদ্র?' সেই ছিদ্র ভরাট করাই আসল ট্রান্সফার সিদ্ধান্ত।

কাউন্টার-ইনটুইটিভ কোণ: সম্পর্ক মানেই কারণ নয়

এখানেই আমার দ্বিতীয় সিগনেচার-লাইন—ডেটা কখনো খালি ছিল না, খালি ছিল স্টেডিয়াম।

২০২০ সালে যখন স্টেডিয়ামগুলো ফাঁকা হয়ে গেল, আমি ৩০৬টা ম্যাচের ডেটা নিয়ে বসে দেখলাম, হোম-অ্যাডভান্টেজ ০.৪২ থেকে ০.১৯ গোলে নেমে এসেছে, আর হোম-দলের প্রেসিং ইনটেনসিটি (PPDA) ৮.১ থেকে ৯.৪-এ বেড়েছে। ভিড় চলে যাওয়ায় খেলার কাঠামো বদলে গেল। সেই শিক্ষা আমি ক্রিকেটে বসিয়েছি।

ক্রিকেটে একটা চটকদার সংখ্যা হলো—'এই বোলার এই দলের বিরুদ্ধে গড়ে ২.৫ উইকেট নেয়'। কিন্তু এটা নিছক সম্পর্ক (correlation), কারণ নয়। সেই উইকেটগুলো হয়তো এসেছে দুর্বল টপ-অর্ডারের বিরুদ্ধে, বা ম্যাচ যেখানে এমনিতেই হারার মুখে দাঁড়ানো ছিল, সেখানে। পারস্পরিক সম্পর্ককে কারণ ভাবা মানে মডেলের সবচেয়ে বড় পাপ। আমি সেই ভুলের বিরুদ্ধে সতর্ক।

একইভাবে, একজন বোলারের দুর্দান্ত ইকোনমি হয়তো আসে তার পাশের বোলার দুর্দান্ত বলে। অথবা দলের ফিল্ডিং সেটআপ অসাধারণ ছিল। সেটআপের কৃতিত্ব প্লেয়ারকে দেওয়া, আর প্লেয়ারের দাম বাড়িয়ে দেওয়া—এই দুই ধাপের ভুলেই নিলামের দাম ফুলে ওঠে। আমি ভেবেচিন্তে প্রতিটা মেট্রিকের 'প্রেক্ষাপট-নির্ভরতা' যাচাই করি: কোন বোলিং স্পেলে, কোন মাঠে, কোন ব্যাটিং লাইনআপের বিরুদ্ধে।

আরেকটা ফাঁদ হলো 'থ্রেশহোল্ডের মিথ্যা নিখুঁততা'। পাবলিক কমেন্টে আমি সবসময় চাপা পড়ি এমন দাবিতে—'ঠিক এই ওভারে খেলা ঘুরে গেল'। কিন্তু সত্যি হলো, টি-টোয়েন্টিতে খেলা ঘোরে কয়েকটা ছোট ছোট সিদ্ধান্তের যোগফলে। যদি আমি বলি '৪৩তম রানে খেলা ঘুরল', সেটা স্মৃতি তৈরি করে, কিন্তু ডেটা হিসেবে অসৎ। বরং বলা উচিত—'ওভার ১২ থেকে ১৬-এর মধ্যে দলটার রান রেট ৯-এর নিচে নেমে গেলে জেতার সম্ভাবনা ৩০% থেকে ১৫% হয়ে যায়'। রেঞ্জ, কনফিডেন্স ইন্টারভাল আর সেনসিটিভিটি চেক—এই তিনটাই সৎ বিশ্লেষণের ভিত্তি।

অন্য একটা অন্ধ জায়গা: বায়ার-এর পক্ষপাত

নিলাম বিশ্লেষণে আমরা সাধারণত বিক্রি হওয়া প্লেয়ারের দিকে তাকাই। কিন্তু খতিয়ানের অর্ধেক আসলে বায়ারের (ক্লাবের) পক্ষপাত। ফ্র্যাঞ্চাইজিরা প্রায়ই 'গত মৌসুমে যে প্লেয়ার তাদের হারিয়েছিল' তাকেই কিনতে চায়—এটা লস-অ্যাভার্সন (loss aversion), পরিসংখ্যান নয়। এটা সিদ্ধান্তকে করে নির্ভর।

আরেকটা পক্ষপাত হলো 'রিসেন্সি ইফেক্ট'—শেষ পাঁচ ম্যাচের ফর্মকে গোটা বছরের পারফরম্যান্স ভাবা। কিন্তু ছোট নমুনায় রিগ্রেশন টু মিন (গড়ে ফিরে আসা) শক্তিশালী। যে ব্যাটার শেষ পাঁচ ম্যাচে ১৭০ স্ট্রাইক রেট করেছিলেন, তার পরের দশ ম্যাচে ১৩০-এ ফিরে আসার সম্ভাবনাই বেশি। ক্লাব যদি ১৭০ ধরে দাম দেয়, সে টাকা ওভারপে করছে। আমি সবসময় বলি, হেডলাইন দেখে দাম না দিয়ে, রিগ্রেশনের হিসাব মাথায় রেখে দাম দেওয়া উচিত।

এই সব মিলিয়ে আমার তৈরি একটা সিদ্ধান্ত-গাছ (decision tree) আছে, যা ট্রান্সফার-সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে:

১) এই প্লেয়ার কোন ফেজে সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে? তার ফেজ-স্প্লিট দেখো, হেডলাইন নয়। ২) নমুনার আকার কতটা? ছোট হলে রেঞ্জ দাও, আত্মবিশ্বাস প্রকাশ করো। ৩) রোল-ফিট কী? সে কি দলের ফাঁকা জায়গা ভরাট করে, নাকি সম্পদ জমায়? ৪) লোড কী? তার গত ১২ মাসে কতগুলো ডেথ ওভার বোলিং/ব্যাটিং করেছে? চোটের ঝুঁকি হিসাবে ফেলো। ৫) চুক্তির গঠন কী? বেস প্রাইস, পারফরম্যান্স-বোনাস, মুক্তির ক্লজ—এই স্ট্রাকচারটাই আসল গল্প।

এই সিদ্ধান্ত-গাছটা আমি প্রতি ট্রান্সফার উইন্ডোতে নতুন করে যাচাই করি, কারণ বাজার বদলায়, খেলাও বদলায়।

মডেলের সীমা স্বীকার করা: একটু শালীনতা

আমি একজন ডেটা মানুষ, কিন্তু আমি দাবি করি না যে ডেটা সব উত্তর দেয়। ডেটা জানে না একজন ক্রিকেটারের কাঁধে কী ব্যথা, তার পরিবারে কী চলছে, ড্রেসিংরুমে তার অবস্থান কেমন। এই জায়গাগুলোতে প্লেয়ারের নিজের কণ্ঠস্বর আর চিকিৎসা-দলের মূল্যায়ন দরকার। যদি আমরা প্লেয়ারকে নিছক একটা ইনপুট ভাবি—একটা 'লোড' আর 'ভ্যালু'—তাহলে আমরা তার মানবিক দিকটা ভুলে যাই।

এ কারণেই লোড-ভিত্তিক বিশ্লেষণ আর খেলোয়াড়ের সাক্ষাৎকার—দুটো একসাথে রাখা দরকার। আমি মাঝেমধ্যে একা বসে ভাবি, যাকে আমরা '৯-এর নিচে ইকোনমি' বলে একটা সংখ্যায় নামাই, সে আসলে একটা মানুষ, যার শরীর প্রতিটা বলের পর একটা সিদ্ধান্ত নেয়। এই শালীনতাটাই একটা মডেলকে দীর্ঘমেয়াদে সৎ রাখে।

তৃতীয় সিগনেচার: ট্রান্সফার মানে পায়ে হাঁটা খতিয়ান

আমি যখন নিলামের সংখ্যা দেখি, আমি গল্প দেখি না—আমি বিল দেখি। প্রতিটা দামের পিছনে থাকে একটা মালিকের তাড়া, একটা কোচের স্কিম, একটা এজেন্টের দরকষাকষি। এই তিন শক্তির যোগফলেই একটা প্লেয়ারের দাম তৈরি হয়। আর এই দাম কি তার পারফরম্যান্সের সঙ্গে মেলে? সবসময় নয়।

আমার জীবনের প্রথম দিকের অভিজ্ঞতাটা এখানে কাজে লাগে। ২০১৭ সালে ম্যানচেস্টারে, সতেরো বছর বয়সে, আমি ৩৮০টা প্রিমিয়ার লিগ ম্যাচ স্ক্র্যাপ করে একটা মডেল বানিয়েছিলাম। ম্যানচেস্টার সিটি যখন ২০ ম্যাচে ৫২ পয়েন্ট নিয়ে বসে, আমি বলেছিলাম তারা ১০০ পয়েন্টে পৌঁছাবে। সিটি ১০০-তেই থামল। সেই থেকেই আমি শিখেছি—একটা পরিষ্কার কলাম, ঠিক সময়ে পড়া, একটা ভিড়ের চিৎকারের চেয়ে বেশি সত্য বলে। এই একই নীতি আমি এখন টি-টোয়েন্টি নিলামে বসাই।

কিন্তু একটা সতর্কতা। আমার এই ডেটা-নিষ্ঠা যেন অহংকারে পরিণত না হয়। মডেল যদি খুব পরিষ্কার আর সুন্দর দেখায়, তার মানে সে হয়তো বাস্তবতার চেয়ে বেশি আদর্শ। তাই আমি সবসময় আউট-অব-স্যাম্পল টেস্ট করি, অনিশ্চয়তা জানাই, আর আমার গর্ব চেপে রাখি। ট্রান্সফার বাজারে যারা সবচেয়ে আত্মবিশ্বাসী, তারাই সাধারণত সবচেয়ে বেশি টাকা হারায়।

টেকঅ্যাওয়ে: পরের নিলামের সংকেত

আমার এই বিশ্লেষণের মূল বার্তা সরল নয়, কিন্তু এটাই বাজারের সত্য: পরের নিলামে যে দলগুলো কম দামে বেশি ভ্যালু কিনবে, তারা হেডলাইন নয়, ফেজ দেখবে। তারা দেখবে ওভার ৭ থেকে ১৫-এ কে ম্যাচ ঘুরিয়ে দেয়, দেখবে ওভার ১৭ থেকে ২০-এ কে ৯-এর নিচে রাখে, দেখবে কার নমুনা বড়, কার লোড কম।

যে ফ্র্যাঞ্চাইজি এই তিনটা কলাম পড়তে শিখবে, সে বাজারে অন্য সবার চেয়ে এগিয়ে থাকবে। আর যে এখনও সেলিব্রিটি আর স্মৃতির ওপর টাকা ঢালবে, সে পরের মৌসুমে ব্যাখ্যা খুঁজবে—কেন ২৪ কোটি টাকার পেসার ১১ রান প্রতি ওভার দিচ্ছেন।

প্রশ্নটা তাই আমার কাছে অন্যরকম শোনায়। এটা আর 'কে সবচেয়ে বড় তারকা' নয়। প্রশ্নটা হলো—আপনার খতিয়ানে কোন কলামটা সবচেয়ে কম দেখা হয়, অথচ সবচেয়ে বেশি সত্য বলে? পরের নিলামের রাত, আর পরের মৌসুমের প্রথম ওভার—এই দুটোই সেই উত্তর দেবে। আর আমি ভিড়ের শব্দের আগেই, কলামে সেটা পড়ে ফেলব।

সূত্র ও ডেটা-প্রেক্ষাপট

এই বিশ্লেষণে উল্লিখিত নিলাম-মূল্য ২০২৪ ও ২০২৩ সালের আইপিএল নিলামের সরকারি ঘোষণা থেকে নেওয়া (যেমন—মিচেল স্টার্ক ₹২৪.৭৫ কোটি, প্যাট কামিন্স ₹২০.৫ কোটি, স্যাম কারেন ₹১৮.৫ কোটি)। ফেজ-ভিত্তিক বেস রেট গত কয়েক মৌসুমের আন্তর্জাতিক ও ফ্র্যাঞ্চাইজি টি-টোয়েন্টির সামগ্রিক স্কোরিং ডেটা থেকে নেওয়া অনুমান, আর এগুলো রেঞ্জ হিসাবে দেওয়া হয়েছে কারণ ফরম্যাট ও মাঠভেদে এগুলো বদলায়। কনফিডেন্স ইন্টারভাল ছাড়া কোনো একক সংখ্যাকে চূড়ান্ত সত্য ধরা এই বিশ্লেষণের নীতি নয়।