La investigación actual sobre la evaluación de la eficiencia ecológica del turismo utilizando la fusión de datos de múltiples fuentes y redes neuronales gráficas tiene limitaciones notables. A nivel de datos, integrar diversas fuentes es difícil debido a las diferencias en formato, calidad y significado. La limpieza y el preprocesamiento de datos pueden llevar a la pérdida de información, y depender de una sola fuente a menudo no refleja la complejidad de los ecosistemas turísticos. A nivel de modelo, los métodos tradicionales tienen dificultades para identificar datos poco fiables y carecen de rigor científico en el manejo de resultados esperados y no esperados. Estos problemas reducen la precisión y el valor práctico de los resultados de la evaluación. Este documento presenta un nuevo método para evaluar la eficiencia ecológica del turismo basado en la fusión de datos de múltiples fuentes y redes neuronales gráficas. Primero, integramos estadísticas turísticas, monitoreo ambiental y datos socioeconómicos en un conjunto de datos integral. Luego, aplicamos un modelo de red neuronal gráfica (GNN) para descubrir relaciones y patrones ocultos, lo que permite una evaluación más precisa del impacto ambiental del turismo. El método también analiza cómo varía la eficiencia ecológica del turismo a lo largo del tiempo y en diferentes regiones. Validamos el método a través de estudios de caso de destinos turísticos representativos y discutimos su aplicación en la planificación turística. El análisis de regresión basado en una sola fuente de datos arroja un puntaje de eficiencia ecológica del turismo de 72 en 2020. En contraste, utilizando la fusión de datos de múltiples fuentes y GNN, el puntaje aumenta a 85, una mejora de 13 puntos. Este estudio ofrece un nuevo enfoque para evaluar la eficiencia ecológica del turismo, mejora nuestra comprensión de los ecosistemas turísticos y apoya el desarrollo turístico sostenible.