約1年間の日本全体のTwitterデータを利用して、Tweetの位置情報だけではなく、Tweet内容より自宅より発信されたと思われるTweetを抽出し、位置情報のみから特定された最頻Tweetエリアが自宅エリアと判定されているのは70%程度だということを発見した。Tweetの最頻エリアと自宅エリアが異なっている例を詳細に調べた結果、以下の典型的な2例を発見した。一つはメッシュの境界が自宅周辺のTweet頻度が高い領域を分断している場合であり、この場合は境界の取り方を工夫することで正解率を上げることができる。もう一つは夜間に主要な駅や公共施設や商業地の近くでTweetしているユーザの存在であり、主要な施設の周りのTweetを取り除くことで正解率を上げることができる。両者を実行した場合、今回の分析対象としたデータについては、正解率を82%に上げることが出来ることを示した。