本研究では，SNSに投稿された病気・症状を含む投稿を分析することで，病気や感染症の流行状況を可視化するシステムの構築を目指している．本システムでは，投稿者の居住地を特定する必要があるが，多くのユーザが居住地を明示していないため，推定が必要である．当研究室では，投稿内容や天気・地震情報，ユーザ間のフォロー関係を用いてユーザの居住地を推定する手法を提案してきた．しかし，データセットを構成するユーザの定性分析の結果，データセット全体の少なくとも3～5%に相当するユーザがノイズとして機能していることを確認した．本稿では，これらのノイズユーザを除去する手法について検討し，より頑健な居住地推定手法を提案する．