Leverage Score 旨在量化比賽中的高影響力時刻
一場籃球比賽的勝負可能以許多方式決定：有些取決於最後關頭與讀秒絕殺；也有些早在第二節某段 10 比 0 的攻勢就已分出高下，因為其中一隊就此掌控了局勢。
「Leverage」是 NBA Inside the Game 最新推出的指標，目標是量化那些對比賽結果影響最大的時刻與球員。雖然膠著比賽的最後幾分鐘無疑是高槓桿情境，但第三節剛開始某位球員連續命中兩記三分，對勝負的影響可能比想像中更大。
Leverage 透過由 AWS AI 驅動的機器學習模型，根據當下比賽狀態（比分、剩餘時間等）預測勝率（win probability）。它會把實際發生的事件，拿去與「相反結果」做比較。舉例來說，一次投籃命中，會與「投籃沒進且防守方拿到防守籃板」相比，以找出該事件的槓桿程度。
例如，假設某隊在一次進攻回合開始時的勝率是 60%，而球員命中一記三分後把勝率提升到 75%。Leverage 不只看這次回合起迄的差距（60% 到 75%），而是把「命中」對照「沒中且被抓下防守籃板」的情境——在那種相反結果下，勝率可能會跌到 55%。因此，這個情境的整體 Leverage 分數會以 55% 到 75% 的 20% 擺盪為基礎來計算。
每個回合的 Leverage 分數都可能是正或負，並會累加成球員單場的 leverage score。分數越高，代表該球員的行為越能提升球隊贏球機率。一般而言，leverage score = 1.0 大致對應於讓勝率提升 10% 的貢獻。
在每個事件中，功勞不會全部歸給出手者，而是透過一套演算法分配給場上所有球員；該演算法會依賴 NBA 其他追蹤指標，包括 Expected Field Goal Percentage（xFG%） 與 Defensive Pressure Score。例如命中一記三分時，Leverage 會肯定投籃者完成終結，同時也會把部分功勞分配給其他進攻球員與防守端。它也會考量這球是由誰創造出手（自創 vs 助攻）。
此外，Leverage 也會依據投籃難度（透過 xFG%）讓射手獲得更多或更少的 credit。最後，它也把事件的「序列關係」納入考量：如果一次抄截後直接形成快攻灌籃，那位迫使對手失誤的球員，會因為創造了轉換進攻機會而得到額外 credit。
Leverage 提供了一種創新的方式，去量化球員在比賽各個面向（不只是得分）如何影響球隊的勝率。同時，它也能凸顯哪些時刻真正左右勝負，以及當比賽命懸一線時，是誰挺身而出。
以下是 Leverage 不同子類型的詞彙表：
- Offense（進攻）：球員在進攻端發生事件時所獲得的 Leverage
- Defense（防守）：球員在防守端發生事件時所獲得的 Leverage
- Shot Making（投籃命中能力）：與投進或投失的投籃（含罰球）直接相關的 Leverage
- Creation（創造）：進攻球員「創造」出一次投進或投失、且其出手品質高於平均 xFG% 的投籃時所獲得的 Leverage
- Rebound（籃板）：給予成功抓下籃板的球員（或其球隊拿到籃板）的 Leverage
- Turnover（失誤）：給予進攻球員發生失誤的 Leverage
- On Ball Defense（對位防守）：球員透過對位防守影響比賽而獲得的 Leverage，例如火鍋、抄截，或成功防下低於平均 xFG% 的投籃（迫使對手投失）
