Andrew Iliadis da Universidade de Temple, da Faculdade de mídia e comunicação de Lew Klein, do Departamento de estudo midiáticos e produção teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Comunicação, Saúde e Crises Globais: parte 2 v. 15 n.1 (2021)Este comentário discute desenvolvimentos recentes na tecnologia de ‘gráficos de conhecimento’ durante o curso da pandemia de Covid-19. Gráficos de conhecimento, que vêm tendo um aumento de popularidade, são tecnologias que auxiliam com a integração de dados através de modelamento estruturado de metadados. Pesquisadores rotulam e agregam vastas quantidades de dados diversos usando gráficos de conhecimento, entretanto persistem problemas relacionados a variações semânticas e questões mais salientes relacionadas à economia política de tecnologias de informação e comunicação. Os pesquisadores devem prever que a semântica desses gráficos de conhecimento para Covid-19 pode variar com o tempo. Igualmente importante, os pesquisadores devem também considerar todas as partes interessadas envolvidas, incluindo as que poderiam ser excluídas.This commentary discusses recent developments in ‘knowledge graph’ technology over the course of the Covid-19 pandemic. Recently experiencing a surge in popularity, knowledge graphs are technologies that assist with data integration through structured metadata modeling. Researchers tag and collate vast amounts of diverse data using knowledge graphs, yet problems related to semantic drift and more salient issues related to the political economy of information and communication technologies persist. Researchers should anticipate that the semantics of these Covid-19 knowledge graphs can change over time. Equally important, researchers should also consider all stakeholders involved, including those stakeholders that might be excluded.Este ejemplo analiza los desarrollos recientes en la tecnología de ‘gráficos de conocimiento’ durante la pandemia de Covid-19. Recientemente experimentando un aumento en popularidad, los gráficos de conocimiento son tecnologías que ayudan a la integración de datos a través del modelado de metadatos estructurados. Los investigadores etiquetan y recopilan grandes cantidades de datos diversos utilizando gráficos de conocimiento, pero persisten los problemas relacionados con la deriva semántica y cuestiones más importantes relacionadas con la economía política de las tecnologías de la información y la comunicación. Los investigadores deben prever que la semántica de estos gráficos de conocimiento de Covid-19 puede cambiar con el tiempo. También es importante que los investigadores consideren a todas las partes interesadas involucradas, incluso las que podrían quedar excluidas.