stringr处理factor远慢于Base R grep系列函数，是否为预期行为？

我一直使用stringr，因为它本该性能更优，但发现处理factor类型数据时速度远慢于Base R的grep系列函数，且未看到相关提示及原因说明。

示例代码：

string_options = c("OneWord", "TwoWords", "ThreeWords")

sample_chars = sample(string_options, 1e6, replace = TRUE)
sample_facts = as_factor(sample_chars)

处理character类型数据时，Base R比stringr慢，符合预期；但处理factor类型时，Base R的速度约为stringr的30倍。基准测试结果如下：

bench::mark(
    base_chars = grepl("Two", sample_chars),
    stringr_chars = str_detect(sample_chars, "Two"),
    base_facts = grepl("Two", sample_facts),
    stringr_facts = str_detect(sample_facts, "Two")
)

# A tibble: 4 × 13
#  expression         min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result            memory             time             gc      
#  <bch:expr>    <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list>            <list>             <list>           <list>  
#1 base_chars     116.1ms 116.38ms      8.58    3.81MB        0     5     0      583ms <lgl [1,000,000]> <Rprofmem [1 × 3]> <bench_tm [5]>   <tibble>
#2 stringr_chars  86.04ms   88.2ms     11.3     3.81MB        0     6     0      532ms <lgl [1,000,000]> <Rprofmem [2 × 3]> <bench_tm [6]>   <tibble>
#3 base_facts      3.59ms   3.65ms    271.     11.44MB        0   136     0      501ms <lgl [1,000,000]> <Rprofmem [3 × 3]> <bench_tm [136]> <tibble>
#4 stringr_facts  90.71ms  91.29ms     10.9    11.44MB        0     6     0      549ms <lgl [1,000,000]> <Rprofmem [3 × 3]> <bench_tm [6]>   <tibble>

看起来stringr处理factor时未做特殊优化，而Base R做了显著优化。请问这是预期行为吗？是否需要向stringr提交issue？是否有我忽略的stringr设置？我希望无需根据数据格式选择工具。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者buggaby