在委内瑞拉的双重地震后，救援工作持续进行，社交媒体上充斥着病毒视频，声称展示了毁灭的规模。虽然地震造成了广泛的破坏和不断上升的死亡人数，但许多在网上传播的片段与灾难无关。一段被广泛分享的视频，观看次数达数十万，似乎展示了一栋白色公寓大楼倒塌，巨大的尘埃和碎片云在空中弥漫，旁观者慌忙逃跑。社交媒体用户错误地声称这是委内瑞拉地震造成的建筑倒塌。然而，反向图像搜索将这段录像追溯到土耳其。相同的视频在2023年10月由土耳其媒体发布，记录了卡赫拉曼马拉什市一栋受损公寓楼的控制拆除。这栋建筑在年初遭受的强震中被严重削弱。谷歌街景图像支持了这些报道。2022年捕捉的图像显示这栋公寓楼仍然屹立，而2025年的最新图像确认它已被拆除。这段录像突显了灾难误信息中最常见的形式之一：循环使用与事件无关的镜头，并错误地将其呈现为当前的。自从地震袭击委内瑞拉以来，来自泰国和缅甸等国的类似视频也被错误地分享为灾难场景。而来自其他国家的循环镜头只是其中一种策略。事实核查者还发现了一些委内瑞拉拍摄的旧视频，如今被错误地呈现为最近地震的录像。一段声称显示在加拉加斯地铁内因上周地震而引发的爆炸的视频。录像展示了乘客从列车上奔向站台，社交媒体帖子声称震动引起了一次爆炸，导致通勤者陷入混乱。虽然该视频确实是在加拉加斯拍摄的，但早于最近的地震多年。反向图像搜索把这些录像追溯到2021年9月，当时西班牙语媒体报道了洛斯多斯卡米诺斯车站的电气系统故障。该主张揭示了另一种常见的误信息策略：利用真实但过时的录像，错误地表示其描绘的是当前事件。在许多情况下，误导性帖子结合了这两种方法，使用旧视频，这些视频也取自与之无关的地点。人工智能为这一问题增加了新的层次。一段在X上浏览次数达到数百万的病毒视频，声称展示了两座高楼在委内瑞拉地震中剧烈摇摆后倒塌。该录像是人工智能生成的。这些建筑以不真实的橡胶状方式弯曲，周围的车辆和物体未能自然反应倒塌，碎片由重复的、均匀的碎片组成，而非真实结构故障中预期的多样混凝土和钢铁。委内瑞拉地震成为了关于重大灾难的视觉误信息的三个主导形式的教科书案例：来自其他国家的循环镜头、被错误呈现为当前的旧视频，以及旨在在线获取参与度和传播恐惧的人工智能生成内容。