Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.
Building topical map: Starting…
SPOLU: Historie, Overview & Volební výsledky
SPOLU byla volební koalice českých politických stran. Vznikla v roce 2020 a byla složena z bloku středopravicových stran. Tvořily ji ODS, KDU-ČSL a TOP 09. Lídrem byl tehdejší předseda ODS Petr Fiala. V roce 2021 vyhrála koalice SPOLU se ziskem 27,8 % hlasů volby do Poslanecké sněmovny a získala 71 mandátů. V roce 2025 se umístila druhá (po ANO) a…
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
More settings
SPOLU topic overview
The analysis highlights Historie, Overview and Volební výsledky as prominent areas in the source structure around SPOLU.
Related topics
64
Source areas
4
Connected nodes
68
Extracted relationships
86
Concept neighborhoods
21
Bridge connections
68
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.
Historie · 49 topics
Overview · 13 topics
Odkazy · 1 topics
Volební výsledky · 1 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.
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 SPOLU 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 SPOLU shows recurring relationship patterns in the source. For example, SPOLU → Evropského Parlamentu, Jan Zahradil, Jihočeského, Jiří, KDU-ČSL, KDU-ČSL Cyril Svoboda, Lumír Aschenbrenner, Martin, Martin Kuba, Mezi, Michal, Miroslav Kalousek, ODS, Parlamentu, Po, Poslanecké, Proti, Tomáš Jirsa, TOP, Vladimíra Ludková Another extracted example is SPOLU → Andrej Babiš, ANO, Dne, Jmenování, Lánech, Miloš Zeman, ODS, Piráti, Pirátů, Pověření Petra Fialy, Přestože, Starostové, Starostů, Strany, Zdeňka Nekuly, Zástupci. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.
SPOLU
Top relations
related to Odpůrci· 20
SPOLU → Evropského Parlamentu, Jan Zahradil, Jihočeského, Jiří, KDU-ČSL, KDU-ČSL Cyril Svoboda, Lumír Aschenbrenner, Martin, Martin Kuba, Mezi, Michal, Miroslav Kalousek, ODS, Parlamentu, Po, Poslanecké, Proti, Tomáš Jirsa, TOP, Vladimíra Ludková
related to Sestavení vlády po volbách· 16
SPOLU → Andrej Babiš, ANO, Dne, Jmenování, Lánech, Miloš Zeman, ODS, Piráti, Pirátů, Pověření Petra Fialy, Přestože, Starostové, Starostů, Strany, Zdeňka Nekuly, Zástupci
related to Po roce 2024· 12
SPOLU → ANO, Evropského, Jihomoravském, KDU-ČSL, Libereckém, ODS, ODS Petr Fiala, Poslanecké, Středočeském, TOP, Ve, Vlády Petra Fialy
SPOLU relationships Subject–Predicate–Object triples
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 86 structured relationships around SPOLU. Examples in this analysis include SPOLU → Barvy → zelená oranžová and SPOLU → Datum rozpuštění → 17. ledna 2026. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.
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 SPOLU bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Koalice, Volbách and Ods. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.
SPOLU
Koalice
Volbách
Ods
Prosince
Koalici
Dne
Předseda
Roce
Strany
Stran
Kdu-čsl
Piráti
spolu
Koalice
Volbách
Ods
Prosince
Koalici
Dne
Předseda
Roce
Strany
Stran
Kdu-čsl
Piráti
ods
Top
Volbách
Koalici
Fiala
Předseda
Petr
Spolu
Martin
Volby
Část
Volební
Vlády
kdu-čsl
Top
Ods
Volební
Volby
Volbách
Strany
Koalici
Stran
Mandátů
Fiala
Vlády
Koalice
petr fiala
Fiala
Petr
Předseda
Ods
Volební
Volby
Roce
Stran
Kdu-čsl
Top
Oznámil
Volbách
volbách v roce 2017
Volby
Volbách
Mandátů
Sněmovny
Část
Top
Hlasů
Poslanecké
Volební
Fiala
Petr
Strany
krajských volbách v roce 2020
Volby
Volbách
Mandátů
Sněmovny
Část
Top
Hlasů
Poslanecké
Volební
Fiala
Petr
Strany
krajských volbách v roce 2024
Volby
Volbách
Mandátů
Sněmovny
Část
Top
Hlasů
Poslanecké
Volební
Fiala
Petr
Strany
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 SPOLU, one of the stronger structural bridges in this analysis connects SPOLU with Historie. 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.
SPOLU
Nodes69
Edges68
Triples86
Avg. degree1.97
Density0.028986
Components1
Source & methodology
TTTA analyzes the structure around SPOLU to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Historie, Overview & Volební výsledky, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.
Source: Wikipedia — SPOLU · CS edition · Analysis: TopicsToTalkAbout
For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.
