Sulla terraferma una guardia di frontiera osserva le immagini riprese in diretta. L’intelligenza artificiale le viene in aiuto mettendo insieme a una velocità vertiginosa le informazioni fornite da satelliti, radar, droni, termocamere e dal meteo. L’agente deve poi decidere in che modo intervenire. La barca è stata segnalata come possibile minaccia. Adesso la domanda è: le persone a bordo hanno buone o cattive intenzioni? Non è fantascienza, ma fa parte di una breve presentazione a scopo di marketing tenuta dal consorzio I-Seamore, composto dall’Organizzazione olandese per la ricerca scientifica applicata (Tno), la Thales Nederland, azienda che produce sistemi di difesa navale e altri quindici partner tra cui aziende che si occupano di difesa, ministeri e istituti di ricerca di undici paesi europei. Il progetto ha l’obiettivo di rafforzare i controlli ai confini del continente e dà un’idea del modo in cui l’Europa intende usare la tecnologia per monitorare con sempre più precisione le sue frontiere esterne.

Il customer value (valore per il cliente) è rappresentato dalle “tecnologie avanzate” che “permettono di rilevare e reagire in modo efficace alla migrazione irregolare”. Con questa tecnologia gli agenti di frontiera possono tenere fuori dall’Europa non solo i migranti, ma anche pirati, trafficanti di droga e potenziali terroristi. Almeno, questa è la promessa.

Con il Patto su migrazione e asilo entrato in vigore il 12 giugno, i controlli ai confini esterni dell’Europa sono diventati molto più severi. Il patto, che per anni è stato oggetto di strenue negoziazioni tra i paesi europei, dovrebbe condurre a una “gestione efficace dell’immigrazione”: i migranti provenienti da paesi non europei saranno filtrati più velocemente in base alle possibilità che hanno di ottenere asilo, ed è proprio in questo che l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo sempre più importante. L’Unione europea vorrebbe poter calcolare se qualcuno rappresenta un rischio per la sicurezza già prima che quella persona abbia raggiunto il confine.

Anche se i Paesi Bassi non si affacciano sul Mediterraneo, svolgono un ruolo di rilievo nella ricerca e nello sviluppo delle più avanzate tecnologie da impiegare al confine. Un’inchiesta del consorzio indipendente olandese di giornalismo investigativo Investico, in collaborazione con il settimanale De Groene Amsterdammer, il quotidiano Trouw e il portale d’informazione Argos ha analizzato 33 progetti di Horizon, il programma europeo di finanziamento al quale collaborano aziende, enti governativi, istituti di ricerca e università olandesi.

Dall’inchiesta risulta che la Tno ha lavorato a una controversa “macchina della verità”: l’organizzazione ha svolto degli esperimenti studiano i “micromovimenti” che dovrebbero permettere di distinguere, per esempio, un migrante “bugiardo” da una “brava persona”.

In questo tipo di studi sembra che tutto sia lecito. Nel nome della “sicurezza” i governi sviluppano banche dati ed estesi sistemi di sorveglianza in grado di localizzare automaticamente e respingere i migranti prima ancora che abbiano raggiunto il suolo europeo. Infatti, nonostante esistano limiti severi all’uso dell’intelligenza artificiale sugli esseri umani, non vengono poste obiezioni agli esperimenti con l’ia se si tratta di migranti, un’eccezione alla regola applicata anche nei confronti di criminali. “Se puoi presentare un migrante come un rischio per la sicurezza, è come se il migrante perdesse i suoi diritti umani”, afferma Linnet Taylor, che insegna governance internazionale dei dati all’università di Tilburg.

Dall’aprile 2026 chiunque arrivi in Europa da un paese che non fa parte dell’Ue deve avere un’impronta digitale e una foto del viso registrate in una banca dati centrale. È l’inizio di un lungo percorso per dotare l’Europa di frontiere esterne “che non causino attriti”. I cittadini europei devono poter passare senza problemi, mentre si deve poter determinare automaticamente e rapidamente se gli stranieri sono davvero chi dicono di essere.

Per questo i ricercatori stanno analizzando una varietà di dati biometrici come la struttura della pelle sul palmo della mano e sulle dita, ma anche la forma delle sopracciglia, la densità dei peli, i capillari nella retina dell’occhio, il battito cardiaco e il timbro della voce. Perfino il modo di camminare che, sebbene non sia unico come un’impronta digitale, può comunque costituire il pezzetto del puzzle necessario affinché la guardia di confine ti possa identificare.

“Immagina di arrivare a bordo di un’imbarcazione e di essere riconosciuto mentre sei ancora in mezzo al mare, o di non dover scendere dall’auto quando attraversi una frontiera perché ti riconoscono mentre guidi”, dice Luuk Spreeuwers dell’università di Twente, che si occupa di riconoscimento facciale in 3d. Il politecnico di Twente partecipa al progetto PopEye, per il quale l’Unione europea ha stanziato più di tre milioni di euro. Con questo progetto sperano di riuscire a identificare le persone che cercano di attraversare una frontiera, anche a grande distanza.

“Il cervello umano non è bravo a comparare tra loro facce immobili, come la foto su un passaporto. Si può imparare a farlo, ma si tratta di un processo che richiede tempo”, dice Spreeuwers. E perché le persone dovrebbero imparare, se i computer possono farlo meglio e più velocemente grazie all’intelligenza artificiale? Un sistema di ia è in grado di individuare più caratteristiche biometriche rispetto a una guardia di frontiera, perché non fa caso solo alla forma della sopracciglia e alla curva della bocca, ma anche a particolari che gli esseri umani non vedono. “Sono caratteristiche facciali astratte”, spiega Spreeuwers. “La forma e la densità delle sopracciglia svolgono un ruolo, ma non sappiamo di preciso a quali dettagli faccia caso l’ia. Il sistema salva le proprietà statistiche delle sopracciglia che gli permettono di distinguere le persone”.

Ed è proprio qui che risiede il rischio, perché nessuno sa esattamente cosa guardi il computer. In un precedente esperimento di Spreeuwers alla frontiera, sono rimasti di stucco nel vedere che una donna ha attraversato il confine usando il passaporto del marito e che il marito è passato usando il passaporto della moglie. “Una guardia di frontiera in carne e ossa avrebbe notato immediatamente la differenza, l’ia invece no. Evidentemente le caratteristiche prese in considerazione erano così simili tra loro che il sistema non è riuscito a distinguerle”. Ma se nemmeno gli scienziati sanno dove si trovino gli errori, non c’è il rischio che nella tecnologia si insinui ogni sorta di pregiudizio? “Sì, questo può essere un problema”, ammette Spreeuwers. “Per esempio, può capitare che un certo tipo di persona sia fermato o sospettato più spesso di altri”.

Eppure questo sembra non pregiudicare l’ideale di un futuro senza intoppi. Spreeuwers è entusiasta dell’idea: una faccia scansionata mentre ci si sposta in barca, a piedi o in auto, la polizia che riceve un segnale se una persona tenta di attraversare il confine senza i documenti necessari, i rinforzi chiamati subito per intervenire il più rapidamente possibile.

Oltre alla curvatura delle pieghe della pelle e alla disposizione dei bulbi piliferi, è possibile raccogliere molti altri dati sulle persone che vogliono attraversare le frontiere europee. Grazie a un finanziamento di 12 milioni di euro della Commissione europea, il progetto di collaborazione Asgard impiegherà tutti i dati che i ricercatori riescono a reperire online per riunirli in un unico grande modello. Dati provenienti da Twitter, per esempio, come dei tweet a favore del gruppo Stato islamico, ma anche conversazioni Skype sul jihadismo o il database DeepFashion, che contiene più di 800mila foto di moda, che vanno da immagini di negozi accuratamente allestiti a scatti amatoriali realizzati dai consumatori. Ogni immagine di questo insieme di dati è etichettata con mille caratteristiche descrittive. Ci sono anche cento milioni di immagini provenienti da Flickr, complete dei metadati relativi all’ora e al luogo in cui è stata scattata la foto, oltre a una raccolta di dati del dark web contenente dati di AlphaBay, che dieci anni fa era il più grande mercato nero online. E poi messaggi pubblicati su Sputnik, la piattaforma d’informazione statale russa, soggetta a sanzioni, o sul forum neonazista Stormfront.

Sulla base di questi dati i ricercatori del progetto Asgard stanno sviluppando software per scovare i criminali o tracciare le rotte dei migranti diretti in Europa. Per esempio analizzano i social media a partire dalle conversazioni online sul jihadismo. Lavorano anche a un sistema di “riconoscimento degli indumenti” basato su tutte le immagini di moda e sperano di trovare un modo per scoprire il genere e l’accento di una persona tramite il loro innovativo strumento di analisi audio.

Ma tutti questi strumenti sono davvero necessari? Per esempio, cosa se ne fanno le guardie di frontiera di un insieme di dati come DeepFashion? Serve forse a individuare dei luoghi e organizzare delle irruzioni, oppure a dimostrare che i migranti che indossano una determinata maglietta costituiscono un rischio maggiore? I documenti pubblici non lo dicono. In effetti, quasi nessuno di questi progetti europei spiega chiaramente come viene determinata la “minaccia”.

Per quanto ce ne possano essere moltissimi a disposizione, ottenere abbastanza dati affidabili con cui addestrare un algoritmo continua a essere difficile, afferma Linnet Taylor. La ricercatrice universitaria si occupa di tecnologia, ia e migrazione. La gente, spiega, non racconta spontaneamente che reati ha commesso o da dove viene. “Un vero terrorista è un caso talmente raro che non basta una raccolta di dati per individuarlo. Non si può sapere che cosa renda una persona un terrorista e un’altra no. Lo stesso vale per i migranti pericolosi. Bisognerebbe conoscere la verità su chi sia davvero una persona pericolosa, ma una cosa simile non si può sapere solo basandosi su dei dati”. Il sacro graal di tutti questi progetti è poter distinguere tra chi ha buone intenzioni e chi no. I ricercatori della Tno ci si arrovellano da anni. Nelle ultime due tornate di sovvenzioni, l’istituto di ricerca ha partecipato ben otto volte a progetti europei Horizon sulla tecnologia di frontiera, ricevendo circa 4,5 milioni di euro negli ultimi dieci anni.

Su richiesta della polizia olandese, l’istituto ha cominciato da tempo a riflettere sulla “gestione dei rischi”. Per esempio nel 2018, in collaborazione anche con la polizia olandese e la guardia costiera greca, la Tno ha cominciato a sperimentare i cosiddetti punteggi di rischio per i viaggiatori. Si tratta di una nuova forma di controllo in cui la polizia di frontiera distingue tra viaggiatori “in buona fede” e “in malafede”. In un caso ipotetico usato come dimostrazione del “sistema Tresspass”, la Tno illustra come un viaggiatore viene costantemente seguito e analizzato. Nella brochure dell’organizzazione si cita l’esempio di una donna non europea che viaggia in aereo verso i Paesi Bassi. Vuole lavorare nell’Ue per un periodo di tempo lungo, ma non ha il permesso necessario: la sua, insomma, è una forma di migrazione irregolare. Ha messo in piedi una “copertura” per far sembrare che lo scopo del suo viaggio sia una breve visita familiare e che si tratterrà per poco tempo.

L’analisi del rischio comincia dal momento in cui la donna acquista il biglietto aereo. Il fatto che la passeggera non abbia indicato quando effettuerà il viaggio di ritorno fa già suonare il primo campanello d’allarme. Subito dopo vengono controllati automaticamente i suoi messaggi sui social. Ha scritto qualcosa di sospetto?

Quando atterra nei Paesi Bassi, va dal gate alla dogana. Lì comincia la fase numero due: le telecamere seguono il suo percorso e ne osservano il comportamento, studiandola dalla testa ai piedi: abiti, tatuaggi, pettinatura, tutto può essere rilevante, e lo stesso vale per le informazioni sui suoi bagagli e sulle preferenze alimentari che ha indicato durante il viaggio. Le telecamere constatano che la donna cerca di evitare la polizia alla dogana.

Adesso i campanelli d’allarme sono talmente tanti che il punteggio del rischio si inclina verso la “malafede”. La donna deve sottoporsi a ulteriori controlli e viene interrogata a lungo da una guardia di frontiera. Nei documenti consultabili pubblicamente che riguardano il Tresspass è scritto che è stato sviluppato un nuovo strumento fatto apposta per aiutare la polizia di frontiera negli interrogatori.

Accanto alla guardia c’è un computer portatile in cui non solo sono visibili i dati di viaggio della donna, ma sono anche minuziosamente riportati i suoi micromovimenti. Un indicatore segnala quando la viaggiatrice sbatte le ciglia, per esempio, e anche quando si china in avanti o si sposta all’indietro e come si muovono gli angoli della bocca. Non sono dettagli casuali, ma movimenti che possono aiutare a capire se la donna sta mentendo. E che devono dimostrare se è davvero lì per fare visita alla famiglia.

Tutte le ricerche scientifiche dimostrano che rilevare le bugie è praticamente impossibile. Perché allora la Tno ha voluto riprovarci? “Non si ha spesso occasione di inventare una macchina del genere”, dice Jeroen van Rest, coordinatore tecnico di Tresspass e consulente presso la Tno. L’istituto di ricerca ha cominciato dieci anni fa ad approfondire il tema del rilevamento delle menzogne, anche in seguito agli attentati terroristici a Parigi e a Zaventem. “Erano usciti degli studi scientifici secondo i quali era possibile osservare determinati tratti comportamentali per capire se le persone mentono”, dice van Rest.

Oltre alla polizia olandese e alla guardia costiera greca ha partecipato al progetto Tresspass anche la VicarVision, un’azienda di Amsterdam che si occupa di ia. Il direttore, Tim den Uyl, spiega come funziona la loro tecnologia di riconoscimento facciale. Indica lo schermo del suo computer che mostra il volto di un giovane uomo circondato da indicatori e contatori. “Con questo sistema analizziamo video di facce, sovrapponendoci una maschera con cinquecento punti che segnalano quale parte del viso si muove. Quei punti corrispondono a gruppi di muscoli che determinano quale emozione viene scatenata”. Quando den Uyl muove il cursore sullo schermo, le labbra si separano e la mascella si abbassa. “L’algoritmo ha imparato che questo movimento dei muscoli facciali corrisponde a un’espressione di stupore”.

Sulla base di questo programma è stato sviluppato un nuovo sistema. Non per riconoscere emozioni come lo stupore, ma segnali che possono ricondurre a una menzogna. Non è stato facile, perché come si fa a sapere come si comporta qualcuno che sta mentendo? Nel materiale disponibile sul rilevamento delle bugie, i ricercatori hanno individuato un database statunitense contenente foto di sospettati e testimoni durante dei processi. L’idea era che ciò potesse aiutarli a capire come si comporta una persona quando mente. I ricercatori però sono stati bloccati dai consulenti etici: le persone ritratte non avevano mai dato il proprio consenso all’utilizzo di quelle immagini.

Di conseguenza i ricercatori hanno deciso di usare una simulazione. “I partecipanti allo studio dovevano pescare due carte”, spiega den Uyl. “Su una c’era, per esempio, un coniglio nel bosco con un cappello. L’altra carta diceva se dovevi collaborare o invece dire cose senza senso. In quest’ultimo caso bisognava dire qualcosa del tipo: ‘Vedo un orso che mangia del buon miele’”. In base a queste immagini i ricercatori hanno selezionato i segnali che in teoria riconducevano al gruppo di persone che avevano mentito. In questo modo sullo schermo della guardia di frontiera che svolge l’interrogatorio sarebbero comparsi almeno quattro indicatori: lo sbattere di ciglia, i movimenti delle mani, il piegarsi in avanti o indietro e le risate spontanee, il “sorriso di Duchenne”, ovvero un sorriso che coinvolge tutto il viso invece di un sorriso forzato in cui si muove solo la bocca.

La Tno e la VicarVision negano che il loro sistema sia un poligrafo. La macchina “non rileva menzogne”, scrive il portavoce della Tno in una risposta a Investico, ma “atteggiamenti fisici” che dovrebbero aiutare la polizia di frontiera a individuare “verità, mezze verità e menzogne”. In un commento, la VicarVision sottolinea che hanno cercato “indicatori di comportamento” che “potessero essere utili”, il tutto solo “in supporto” all’agente che conduceva l’interrogatorio.

Inoltre, secondo il portavoce della Tno il sistema non è pensato solo per fermare i migranti irregolari, ma serve a “far sì che i viaggiatori che non costituiscono una minaccia superino il confine nel modo più agevole possibile”. Il portavoce scrive anche che è scientificamente dimostrato che questo tipo di tecnologia “può contribuire” al rilevamento delle menzogne. Dietro nostra richiesta ha fatto riferimento a un loro studio di dieci anni fa, ma senza dire se il nuovo sistema sia efficace o meno, perché i risultati sono segreti.

Il portavoce sottolinea che la simulazione di Tresspass è stata svolta in un ambiente “in cui sono garantiti trasparenza e princìpi etici”. Il progetto è stato portato a termine nel 2021. La Tno scrive che il sistema non è stato sviluppato.

Il fatto che la Tno abbia costruito insieme alla VicarVision una macchina della verità è ancora più singolare perché nel 2018 il suo predecessore, il progetto iBorderCtrl, aveva suscitato accese polemiche tra ricercatori e politici. Quel progetto aveva costruito un poligrafo automatico che all’epoca l’europarlamentare tedesco Patrick Breyer aveva definito “un’assurda misura di sicurezza pseudoscientifica che non scoverà neanche mezzo terrorista. Se una persona è stressata, nervosa o stanca, un simile dispositivo che indica dettagli sospetti può diventare un incubo”, aveva aggiunto.

Alla domanda sull’inappropriatezza del rilevatore di menzogne, la Tno ha risposto che quando è scoppiato il polverone a Bruxelles il progetto era già stato avviato. Si tratta inoltre di un altro tipo di tecnologia, non di un rilevamento “automatico” di menzogne. “Certo, si basa sulla fiducia nella tecnologia”, afferma van Rest, il coordinatore di Tresspass. “È tecnicamente stimolante e interessante, ma non si sa come sarà accolto dal punto di vista etico e giuridico”.

Sorprende inoltre che, qualche anno dopo, den Uyl e il suo team abbiano deciso che la loro tecnologia non potesse essere usata per il rilevamento di menzogne, per nessun tipo di sorveglianza o per l’assegnazione di “punteggi sociali”. L’azienda ha perfino inserito questa clausola nel proprio regolamento. “Non sviluppiamo né vendiamo ovunque software per sistemi di controllo alle frontiere. Mi sarebbe sembrato terribile se, per esempio, negli Stati Uniti gli agenti dell’Immigration and customs enforcement (Ice) avessero usato la nostra tecnologia per espellere ingiustamente delle persone”, afferma den Uyl, aggiungendo che la VicarVision non ha alcun controllo su cosa facciano gli altri 24 partecipanti al progetto con i risultati della ricerca. “La tecnica è nostra”, dice den Uyl, “ma non ho idea di come siano usate da terzi le nostre scoperte”.

In futuro, servendosi di queste innovazioni, gli agenti alle frontiere potranno respingere più in fretta le persone. Ma quali sono i casi in cui una persona può essere respinta usando il rilevatore di bugie? E in quali casi viene respinta una barca “sospetta” che si stava avvicinando alle coste europee?

In un collegamento video con la sede centrale a Varsavia abbiamo parlato con Darek Saunders, capo del dipartimento ricerca, innovazione e ia di Frontex, il servizio europeo di sorveglianza delle frontiere che monitora molti degli esperimenti europei e fornisce un riscontro su come possono essere impiegati ai confini. “Diciamo che svolgono dei test per noi, con queste ricerche”, spiega Saunders. “I criminali cambiano tecniche di continuo per cui, se non innoviamo anche noi, il rischio è che violino le nostre frontiere”.

Saunders risponde con scetticismo quando gli chiediamo in che modo il suo dipartimento tiene conto del rischio che questo genere di innovazioni sia usato anche per i respingimenti. Frontex è stata accusata più volte di coinvolgimento in azioni del genere, ed è attualmente sotto processo proprio per il suo ruolo nei respingimenti illegali. Saunders afferma di lavorare per Frontex da otto anni e che finora, nelle sessioni di valutazione dell’operato, non si è mai parlato dei respingimenti, per cui la ritiene una “eventualità altamente ipotetica”.

I ricercatori rivelano solo di rado in che modo vengono poi usate le informazioni sulle barche “sospette” o su persone “malintenzionate”. Anche i documenti pubblici sugli esperimenti europei non contengono quasi mai indicatori di rischio specifici. I progetti però sono tutti accompagnati da estese considerazioni etiche, in cui sono elencati dettagliatamente tutti i rischi che comportano. Spesso però ci si ferma lì. Secondo i ricercatori di Tresspass, per esempio, c’è il rischio che nell’attuale clima politico antidemocratico sia fatto un cattivo uso di “metodi di sorveglianza più potenti ed estesi”, come i possibili respingimenti forzati da parte degli agenti di frontiera. Eppure, nonostante le riflessioni di natura etica portino a concludere che non c’è posto per metodi di sorveglianza invasiva in uno stato di diritto, nemmeno ai suoi confini, la ricerca in tal senso prosegue. Abbiamo chiesto a tutti i ricercatori con cui abbiamo parlato se questa tecnologia sia compatibile con i diritti umani. Hanno risposto che “fare esperimenti al riguardo è interessante” e che “è un’occasione di inventare qualcosa di nuovo”, oppure dicono di farlo “nel nome della scienza” e che “spetta ai politici deciderne l’utilizzo pratico”.

La Commissione europea afferma che i progetti Horizon sono importanti per lo sviluppo di nuove tecnologie da impiegare alle frontiere. Interpellata in merito, però, non dice quali siano gli specifici indicatori di rischio a causa di “questioni di sicurezza”: “In questo contesto, trasparenza non significa necessariamente dover rendere pubblico ogni parametro tecnico dell’algoritmo”. La Commissione nega inoltre che nell’ambito del progetto Tresspass sia stato sviluppato un rilevatore di bugie. Ammette che “i sistemi che sostengono di poter riconoscere emozioni o inganni suscitano gravi obiezioni scientifiche, etiche e giuridiche”, ma non dice se in passato ciò abbia portato al rifiuto di un progetto relativo alle tecnologie da impiegare alle frontiere.

La vaghezza di tali obiezioni etiche ha una ragione più profonda. Anche se l’Unione europea ha la legislazione più rigorosa al mondo in tema di ia, con innumerevoli e precisi divieti per proteggere la privacy e i diritti umani, e molte di queste norme non valgono quando si parla di migranti e di gestione delle frontiere.

La legge europea sull’ia afferma che esistono “serie preoccupazioni” sulle basi scientifiche del riconoscimento delle emozioni e che quel metodo rischia di causare discriminazioni. Infatti è vietato usarlo nell’ambito dell’istruzione o sul luogo di lavoro. Le forze di polizia o le guardie di frontiera, invece, possono usare questo tipo di tecnologia. Lo stesso vale per il rilevamento di menzogne, il cui uso non è consentito sui cittadini ma è ammesso per l’individuazione di reati e nella sorveglianza delle frontiere.

L’esperta di migrazione Evelien Brouwer non capisce come sia possibile. “Abbiamo a che fare con tecnologie inaffidabili. Gli scienziati hanno ripetutamente evidenziato che il rilevamento di menzogne non funziona. Le organizzazioni per i diritti umani, le autorità europee di vigilanza per la protezione dei dati, tra cui l’Agenzia dell’Unione europea per i diritti fondamentali con sede a Vienna, hanno stabilito che i rilevatori di menzogne non vanno usati nelle politiche in materia di migrazione. Non solo per tutelare i diritti umani degli stranieri, ma anche per garantire un trattamento umano. E invece la legge sull’intelligenza artificiale ne ha autorizzato l’uso”.

“I migranti sono considerati sempre più spesso un rischio per la sicurezza”, constata Linnet Taylor. Di conseguenza è come se perdessero i loro diritti umani. Poiché alle frontiere ogni mezzo è lecito, afferma la docente, ciò le trasforma in un banco di prova per aziende del settore della difesa, università e istituti di ricerca, che hanno grazie ai sussidi la possibilità di testare le loro idee più estreme fuori dalle quattro mura dei loro laboratori.

E così tecnologie di sorveglianza e di profilazione del rischio automatizzate e invasive che, per via dell’impegno dell’Europa nel proteggere la privacy e i diritti umani, stentano ad affermarsi, finiscono per trovare comunque un terreno fertile.

Dati dei telefoni, videosorveglianza, poligrafi: secondo Brouwer al momento le autorità consentono queste pratiche soprattutto per respingere persone dall’Europa. Ma è ingenuo credere che questo genere di tecnologia resterà alle frontiere. “Svariati studiosi e giuristi hanno già lanciato l’allarme: una volta sviluppata, la tecnologia viene usata. E, prima o poi, su tutti”. ◆ oa