播放 斯蒂芬·A·史密斯无法相信人们在担心迈尔斯·加雷特的健康状况（1:17） 布莱恩·伯克 关闭 布莱恩·伯克 ESPN分析部高级分析专家 曾任NFL球队顾问 足球分析的开拓者 塞斯·瓦尔德 关闭 塞斯·瓦尔德 ESPN分析 塞斯·瓦尔德是ESPN的分析撰稿人，专注于定量分析。他还定期出现在“ESPN Bet Live”节目，并帮助报道体育博彩。塞斯自2017年起在ESPN工作，之前在纽约每日新闻报道喷气机队和巨人队。您可以通过@SethWalder在X平台关注塞斯。2026年8月22日，东部时间上午06:30 八年前，ESPN首次推出了其冲击封堵和冲击胜率统计数据，如今这两项数据都得到升级。考虑到它们是ESPN创建的首个NFL球员追踪指标，胜率表现良好。但在此期间，我们学到了很多 — 并观看了大量迈卡·帕森斯的冲击胜利 — 现在在进入2026年NFL赛季时对其进行了小幅改进。结果？稳定性和可靠性的显著提高。 ESPN的体育数据科学家布莱恩·伯克在下面解释了我们所做的更改，分析撰稿人塞斯·瓦尔德概述了伴随这些调整出现的五个故事情节。 跳至：更改 | 故事情节 伯克：有什么不同？ 这些指标的工作方式与往常一样。它们采用弱连接生存系统的方法来处理冲击和保护。生存方面意味着时间是一个关键因素——在2.0秒内获胜的封堵与在4.0秒获胜有很大不同。“弱连接”方面适用于团队/单位水平，这意味着在一次进攻中，任何一次单独的封堵失败会导致整个单位的失败。毕竟，无论是四个可靠的封堵和一个失败的封堵，都是不重要的——只需一名成功的冲击者就能极大地影响一次进攻。当冲击者的追踪芯片比他的封堵者的芯片更接近四分卫时，通常会触发胜利。胜率在进攻持续期间跟踪封堵，为任何球员或单位创建生存曲线。为了简化，我们将快Snap后的2.5秒作为胜率的基准，这是一个合理的代表单一数字，沟通上比每个时间节点的完整曲线更简单。将胜率视为进攻线员的击球平均值。本赛季最显著的新增内容是包含“强推胜利”，即防守者将其封堵者推得足够接近四分卫，以影响他的视线或移动能力，或将他逼出口袋。冲击者可能无法将其追踪芯片超过封堵者的芯片，但他成功地破坏了进攻。我们相信，我们对“强推胜利”的定义是有用的。就像旧的“2.5秒内超过封堵者的芯片”规则一样，具有强推胜利的进攻在完成率、每次尝试码数和每次进攻EPA方面表现出显著降低。除了强推外，我们还进行了其他改进，例如修复从外部快速冲击中产生的假阳性，即冲击者根本未对口袋构成威胁，从而完善了封堵的定义和识别方式。这些改进导致年均可靠性显著提高。在任何指标衡量个人技能的程度上，您应该期望它在一年与下一年之间与任何单一球员相关联。可靠性相关性从旧指标的0.53提高到新公式的0.59。这些数据在体育指标中是相当不错的——为了上下文，MLB击球平均值在0.4到0.5之间的 year-to-year 可靠性。旧胜率与每次进攻EPA的相关性为0.24，这意味着这些指标能够解释约四分之一的进攻结果。新版本的相关性为0.34，解释了约三分之一的进攻结果。考虑到还有其他因素影响进攻，比如四分卫、接球员和传球覆盖，尤其是传统的样本误差，这一比例是相当可观的。胜率与EPA的相关性在与竞争基准指标的比较中也表现良好。值得注意的是，胜率在设计上并不看到进攻的结果。它们无法作弊，知道一次进攻是否造成了被擒杀，或者四分卫是否逃脱压力成功传球。它们旨在将个别的进攻线表现与其它发生的事情分开。新公式也解决了过去对胜率的一些批评。它们现在可以识别芯片封堵，既包括被芯片最多的冲击者，也包括获得最多芯片帮助的进攻球员。它们还对防守的战术，如缠绕和模拟压力进行了分类。虽然我们并不会对这些因素调整核心胜率指标，但我们会将它们与指标一同报告，就像我们对双队防守的处理一样。 瓦尔德：五个胜率的故事情节 1. 尼克·赫尔比在PRWR中仍表现良好……但不再是精英球员 赫尔比多年来因其冲击胜率的能力吸引了我的注意（2025年26.3%）。