Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.
Building topical map: Starting…
2020: Události, Česko & Svět
Rok 2020 (MMXX) gregoriánského kalendáře začal ve středu 1. ledna, skončil ve čtvrtek 31. prosince a byl přestupný. V Česku měl 251 pracovních dnů a 13 státních a ostatních svátků, z toho 11 jich připadalo na mimovíkendové dny; letní čas začal v neděli 29. března ve 2.00 hodin SEČ a skončil v neděli 25. října ve 3.00 hodin SELČ. Dle židovského kalendáře…
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
More settings
2020 topic overview
The analysis highlights Události, Česko and Svět as prominent areas in the source structure around 2020.
Related topics
1410
Source areas
6
Connected nodes
1416
Extracted relationships
477
Concept neighborhoods
340
Bridge connections
1416
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.
Události · 645 topics
Svět · 337 topics
Česko · 263 topics
Výročí · 77 topics
Overview · 52 topics
Hlavy států · 36 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 2020 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 2020 shows recurring relationship patterns in the source. For example, 2020 → Abiy Ahmed, Abú Mahdí Muhandis, Adenu, Afghánistán, Afghánistánu, Africe, Afroameričana George Floyda, Afroameričana Jacoba Blakea, Al-Káidou, Alexandr Lukašenko, Alexandru Lukašenkovi, Alexej Navalnyj, Ambarnaja, Americká FAA, Americké, Americký, Andrzej Duda, Anton Makarov, AP, Arabského Another extracted example is 2020 → Adam Vojtěch, Andrej Babiš, ANO Jaroslava Faltýnka, Bečvy, BioNTech, Bohumíně, Brod, Bulovka, Byly, Ceny Thálie, CNN, CNN Prima News, Cyrila, Darkov, Do, Do Prahy, Dále, Eliška Krupnová, Emilie, Emmy. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.
2020
Top relations
related to Svět· 362
2020 → Abiy Ahmed, Abú Mahdí Muhandis, Adenu, Afghánistán, Afghánistánu, Africe, Afroameričana George Floyda, Afroameričana Jacoba Blakea, Al-Káidou, Alexandr Lukašenko, Alexandru Lukašenkovi, Alexej Navalnyj, Ambarnaja, Americká FAA, Americké, Americký, Andrzej Duda, Anton Makarov, AP, Arabského
related to Česko· 112
2020 → Adam Vojtěch, Andrej Babiš, ANO Jaroslava Faltýnka, Bečvy, BioNTech, Bohumíně, Brod, Bulovka, Byly, Ceny Thálie, CNN, CNN Prima News, Cyrila, Darkov, Do, Do Prahy, Dále, Eliška Krupnová, Emilie, Emmy
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 477 structured relationships around 2020. Examples in this analysis include 2020 → related to Externí odkazy → Kategorie and 2020 → related to Externí odkazy → Wikizprávách Obrázky. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.
Subject
Predicate
Object
Confidence
Src
2020
related to Externí odkazy
Kategorie
0.60
section
2020
related to Externí odkazy
Wikizprávách Obrázky
0.60
section
2020
related to Externí odkazy
Wikimedia Commons
0.60
section
2020
related to Svět
Předsednictví EUEvropskými
0.60
section
2020
related to Svět
Rijeka
0.60
section
2020
related to Svět
Galway3
0.60
section
2020
related to Svět
Americké
0.60
section
2020
related to Svět
Mezinárodního
0.60
section
2020
related to Svět
Bagdádu
0.60
section
2020
related to Svět
Při
0.60
section
2020
related to Svět
Kásim Sulejmání
0.60
section
2020
related to Svět
Jednotek Quds
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 2020 bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Spisovatel, Července and Února. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.
1. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
Srpna
10. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
Srpna
12. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
Srpna
14. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
Srpna
15. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
Srpna
16. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
Srpna
18. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
Srpna
22. března
Herec
Spisovatel
Dubna
Americký
Května
Července
Fotbalista
Září
Února
Října
Ledna
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 2020, one of the stronger structural bridges in this analysis connects 2020 with Události. 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.
2020
Nodes1417
Edges1416
Triples477
Avg. degree2
Density0.001411
Components1
Source & methodology
TTTA analyzes the structure around 2020 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 — 2020 · CS edition · Analysis: TopicsToTalkAbout
For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.
