Projeto acadêmico sem fins lucrativos desenvolvido no âmbito da iniciativa Acesso Aberto Rev. Adm. UFSM, Santa Maria, v. 7, número 3, p. 469-485, DEZ. 2014 -469 - RESUMO O presente trabalho apresenta um estudo com a revalidação e o ajuste de um instrumento de coleta sobre exclusividade de consumo -CNFU (Consumer Need For Uniqueness)aplicado ao contexto brasileiro em um grupo de pessoas que utiliza a bicicleta não apenas como meio de transporte, mas como uma forma simbólica de representar sua

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... ividualidade, diferenciação e inconformidade com a sociedade do automóvel. Esses indivíduos constituem uma tribo urbana, que cresce paralelamente ao aumento do número de veículos nas grandes cidades e ao consequente aumento das dificuldades para se deslocarem. A coleta dos dados ocorreu por aplicação de 230 questionários, através da rede social Facebook e em encontros de ciclistas, na cidade de Porto Alegre e, desses, foram considerados válidos 199 questionários. A análise dos dados foi realizada utilizando a Análise Fatorial, que reduziu a quantidade de variáveis do modelo original, gerando um instrumento de coleta ajustado à realidade estudada. Palavras-chave: Exclusividade. Singularidade. Comportamento do Consumidor. ABSTRACT This paper presents a study for revalidation and adjustment of an instrument for data collection on uniqueness through consumption -CNFU (Consumer Need for Uniqueness)-applied to the Brazilian context within a group of people who use bicycles not only as a means of transportation (like a car) but as a symbolic means to represent their individuality, distinction and nonconformity with the "automobile society". These individuals are part of an urban tribe that grows concurrently to both the increased number of cars in major cities and the consequent traffic problems in the urban space. The data collection occurred through the application of 230 questionnaires via Facebook,as well as during public gatherings of cyclists in Porto Alegre, and 199 out of these questionnaires were considered valid. Data analysis was performed using factor analysis, which reduced the number of variables of the original model, generating a data collection instrument adjusted to the studied reality.