Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.
Building topical map: Starting…
2016: Události, Česko & Svět
Rok 2016 (MMXVI) gregoriánského kalendáře začal v pátek 1. ledna, skončil v sobotu 31. prosince a byl přestupný. V České republice měl 252 pracovních dnů. Dle židovského kalendáře nastal přelom roků 5776 a 5777, dle islámského kalendáře 1437 a 1438. OSN vyhlásila rok 2016 mezinárodním rokem luštěnin.
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
More settings
2016 topic overview
The analysis highlights Události, Česko and Svět as prominent areas in the source structure around 2016.
Related topics
1414
Source areas
6
Connected nodes
1420
Extracted relationships
383
Concept neighborhoods
344
Bridge connections
1420
What this topic covers Research coverage
Source areas are shown by the number of related topics found in each part of the analysis. Use smaller areas too: they can reveal specialized angles and content gaps.
Svět · 504 topics
Události · 497 topics
Česko · 313 topics
Overview · 50 topics
Hlavy států · 44 topics
Věda, kultura · 6 topics
Smaller areas are not necessarily less important. They contain fewer connections in this analysis and can be useful for finding specialized angles or coverage gaps.
Key facts & relationships
High-confidence facts extracted from structured source data. Use them as anchors for further research.
Explore all related topics Closing gaps
A structured outline of related entities, concepts and subtopics. Open any item to build a new map centered on it.
Browse the complete topic structure, not only the most central items. Less prominent entities and concepts can reveal missing angles, specialized context and useful research gaps. Each item opens a new analysis centered on that subject.
Deeper signals for content research, entity SEO and topical coverage. The plain-language headings explain what each technical view is useful for.
How 2016 connects Entity context
Entity context groups extracted connections by relationship type. Counts show recurrence in the analyzed source; the examples are research signals, not claims about importance.
The extracted context around 2016 shows recurring relationship patterns in the source. For example, 2016 → Adolfa Hitlera Mein Kampf, AfD, Airbus A320, Airlander, Aktobe, Aleppem, Aleppo, Alexander Van, Alexandrovci, Alfy Centuary, Amerika, Andrej Karlov, Anděl, Ankaře, Antarktidy, Aoun, Aristotela, Atatürkovo, Athénách, Bad Aiblingu Another extracted example is 2016 → Abd, Akihito, Alžběta II, Andrej Kiska, Andrzej Duda, Barack Obama, Belgie, Brazílieprezidentka Dilma Rousseffová, David Johnston, Dánsko, Egypt, Enrique Peña Nieto, Fattáh, Filip Belgický, Filip VI, Francie, François Hollande, Heinz Fischer, Indie, Itálie. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.
2016
Top relations
related to Svět· 277
2016 → Adolfa Hitlera Mein Kampf, AfD, Airbus A320, Airlander, Aktobe, Aleppem, Aleppo, Alexander Van, Alexandrovci, Alfy Centuary, Amerika, Andrej Karlov, Anděl, Ankaře, Antarktidy, Aoun, Aristotela, Atatürkovo, Athénách, Bad Aiblingu
related to Hlavy států· 52
2016 → Abd, Akihito, Alžběta II, Andrej Kiska, Andrzej Duda, Barack Obama, Belgie, Brazílieprezidentka Dilma Rousseffová, David Johnston, Dánsko, Egypt, Enrique Peña Nieto, Fattáh, Filip Belgický, Filip VI, Francie, François Hollande, Heinz Fischer, Indie, Itálie
related to Česko· 51
2016 → Autonomní, Bezpečnostní, BIS, Brdy, Byl, Byla, Chráněná, D8, Darkov, Desítky, Do Prahy, Evropský, Forum, Galileo, Generace, Hora, Jeden, Jeho Svatost Tändzin Gjamccho, Jiřího Langa, Karviné
Relationships are represented as Subject → Predicate → Object triples. Confidence describes extraction strength, not the real-world importance of a relationship; lower-confidence rows may be contextual rather than explicit.
TTTA extracted 383 structured relationships around 2016. Examples in this analysis include 2016 → related to Externí odkazy → Kategorie and 2016 → related to Externí odkazy → Wikizprávách Obrázky. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.
Subject
Predicate
Object
Confidence
Src
2016
related to Externí odkazy
Kategorie
0.60
section
2016
related to Externí odkazy
Wikizprávách Obrázky
0.60
section
2016
related to Externí odkazy
Wikimedia Commons
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Belgie
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Filip Belgický
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Brazílieprezidentka Dilma Rousseffová
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Michel Temer
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Si
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Miloš Zeman
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Dánsko
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Markéta II
0.60
section
2016
related to Hlavy států
Egypt
0.60
section
No triples extracted yet.
Related concept clusters Concept neighborhoods
Concept neighborhoods group terms that sit near one another in the extracted graph. They are useful for discovering adjacent language and context, but proximity does not by itself imply a factual relationship.
The concept neighborhoods around 2016 bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Herec, Hudební and Skladatel. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.
1. ledna
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Americký
Prosince
Dubna
Května
Března
Února
Srpna
26. ledna
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Americký
Prosince
Dubna
Května
Března
Února
Srpna
1. března
Americký
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Srpna
Ledna
Dubna
Května
Listopadu
Února
8. října
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Americký
Ledna
Dubna
Května
Března
Února
Prosince
14. října
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Americký
Ledna
Dubna
Května
Března
Února
Prosince
17. října
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Americký
Ledna
Dubna
Května
Března
Února
Prosince
3. ledna
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Americký
Prosince
Dubna
Května
Března
Února
Srpna
12. ledna
Herec
Hudební
Skladatel
Slovenský
Spisovatel
Americký
Prosince
Dubna
Května
Března
Února
Srpna
Connections between topic areas Semantic bridges
Semantic bridges connect parts of the graph that would otherwise be more separate. A bridge is a structural signal in this analysis, not a claim that the two topic areas are equivalent.
For 2016, one of the stronger structural bridges in this analysis connects 2016 with Svět. Bridges highlight paths between different parts of the map and can reveal research angles that are easy to miss in a flat list.
Number of nodes, edges, triples, density and central hubs. Use it to gauge the size and connectivity of the map.
2016
Nodes1421
Edges1420
Triples383
Avg. degree2
Density0.001407
Components1
Source & methodology
TTTA analyzes the structure around 2016 to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Události, Česko & Svět, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.
Source: Wikipedia — 2016 · CS edition · Analysis: TopicsToTalkAbout
For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.
