Прогнозирование поведения людей - сложно реализуемая на практике задача в силу различий между декларируемым и реальным поведением. В статье рассмотрена модель вектора решений, при помощи которой можно аппроксимировать реальное поведение некоторыми формальными правилами, позволяющими построить алгоритмы для предсказания будущих состояний. Авторы проверили надежность предсказаний ex post facto на примере неудачно спрогнозированных выборов мэра Москвы в 2013 году. Исследование базируется на массивах четырех крупнейших опросных центров, которые проводили мониторинг предвыборной ситуации и представили описания намерений избирателей, существенно различающиеся и далекие от официальных итогов. Были выведены три модели вектора решения, которые позволяют подгонять прогноз, меняя коэффициенты конверсии для разных вариантов ответа. Для поиска оптимальных коэффициентов вероятности прихода респондента на избирательный участок были использованы вопросы о явке: одинаковый смысл вопросов позволил привести использованные в них шкалы к одной размерности - сгруппировав более дробные градации и получив по всем вопросам дихотомию «пойдут/не пойдут». Проведенный анализ показал, что в рамках модели вектора решений опросы, проводившиеся по разным методикам перед выборами мэра Москвы в 2013 году, дают одинаковые значения вероятности явки избирателей, с высокой точностью совпадающие с фактической явкой. Если бы соответствующие коэффициенты вероятности были известны заранее, то на выборах 2013 года можно было бы дать точный прогноз численности пришедших на выборы. Но для этого необходимо, чтобы вероятность явки можно было вычислить на основе других параметров, известных до выборов. Попытки интеграции социально-структурных переменных в модели массового поведения выглядят многообещающе, так как представляют собой переход от измерения поведенческих намерений к измерению обстоятельств, формирующих поведение, и модель вектора решений - перспективный инструмент такого перехода.